KR101845280B1 - 그림자 신호를 제거하는 차량번호 인식 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 차량 번호판의 그림자 신호를 제거하는 차량번호 인식 시스템에 관한 기술로, 차량 번호판에 빛에 의한 그림자가 강하게 지더라도 글자를 인식하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 번호판 영상을 수신하고, 수신한 번호판 영상에서 그림자 경계를 추출하여 그림자 경계를 기준으로 영상을 두 영역으로 구분하고, 그림자 경계를 기준으로 구분된 두 영역의 밝기 값을 조절하여 그림자가 제거된 영상을 생성하고, 그림자가 제거된 영상을 기초로 차량 번호를 인식하는 기술에 관한 것이다.

Description

그림자 신호를 제거하는 차량번호 인식 시스템 및 방법 {System and method for recognizing vehicle number by removing shadow signals}

본 발명은 차량 번호판의 그림자 신호를 제거하는 차량번호 인식 시스템에 관한 기술로, 차량 번호판에 빛에 의한 그림자가 강하게 지더라도 글자를 인식하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

번호판을 인식하는 다양한 방법이 있는데, 종래 기술에 따른 차량번호 인식 시스템의 구성도를 나타낸 도 1을 보면 비교적 간단하면서 성능이 우수한 방법 중 하나로 번호판 영역에 해당하는 화소 값을 미리 정해진 문턱 값(threshold value)과 비교하여 이진화 영상을 만들고 상하좌우의 네 방향 혹은 대각선 방향까지 여덟 방향으로 연결된 성분들을 분리하여 라벨을 붙이는 방법으로 글자들을 분리하는 라벨링 기법이 있다. 방법에 따라서 미리 정해진 문턱 값과 비교하는 이진화 방법 혹은 주변 화소값들의 분포를 고려하여 문턱 값을 조정하는 적응형 방법이 사용되기도 한다.

이렇게 라벨링된 성분들을 글자를 포함하는 사각형 혹은 분리된 영역으로 구분한 후, 그 영역을 글자 인식기에 입력하여 각각의 글자를 인식한다. 글자 인식기는 구분된 글자들의 화소 값들을 직접 입력할 수도 있고 그것으로부터 특징 벡터(feature vector)들을 추출한 후에 특징 벡터 영역에서 글자들을 구분할 수 있다. 하나의 실시 예로 신경 회로망에 화소 값 혹은 특징 벡터들을 입력하여 글자들을 인식하는 방법도 가능하다.

외부에 설치된, 특히 블랙박스와 같이 다양한 환경에서 이동하면서 영상을 촬영하는 경우에 태양빛의 입사 방향에 따라서 후면 번호판에 그림자가 발생하기 쉽다. 번호판은 보통 사각형의 오목한 면에 배치를 시키는 경우가 많으며, 그렇지 않더라도 주변 구조물들에 의해서 그림자가 지는 경우가 자주 발생한다. 이 경우 그림자를 걸쳐서 그림자가 지는 경우가 생기며 이를 적절한 처리 없이 번호판을 이진화 할 경우 그림자의 경계선도 같이 이진화가 되면서 글자만 이진화 되는 것이 아니라 불필요한 부분이 같이 이진화 되어 글자를 분리하는데 악영향을 준다.

도 2를 보면 종래 기술에 따른 이진화 방법을 이용하여 이진화한 결과(202)처럼 그림자가 진 경우에 그림자 영역을 경계로 위와 아래 부분의 밝기 차이가 발생한다. 이를 고려하지 않고 정해진 문턱 값과 비교하여 이진화하는 경우에 오른쪽에 있는 그림과 같이 고정된 문턱 값을 적용하는 경우에는 그림자가 진하게 진 경우 위쪽 영역 전체가 붙는 경우가 발생하고, 좀 더 복잡한 적응형 문턱 값을 적용하는 경우에도 그림자의 경계를 정확히 파악하기 어렵기 때문에 그림자의 경계부분이 이진화되어 글자와 글자가 연결되는 현상이 발생한다. 결과적으로 글자들마다 영역이 분리되어야 그 분리된 영역별로 다른 라벨로 분리되고 글자 분리가 성공적으로 수행되는데 그렇지 못한 경우가 발생한다. 따라서, 번호판에 그림자가 진하게 진 경우에 그림자가 진 영역을 검출하고 이를 고려하여 이진화를 수행하는 방법이 요구된다.

또한, 한국공개특허 제10-2016-0057059호 "선택적 선명화를 통한 차량 번호판 인식 방법과 시스템"은 고속 주행이나 야간 주행 시 화질의 저하가 발생하여 차량 번호판의 인식률이 낮아질 경우에 차량 번호판을 정확하게 인식하기 위해 차량 번호판을 이진화 하여 글자를 인식 할 수 있는 방법에 관하여 개시하고 있다.

위 선행기술은 번호판에 그림자가 지는 경우 그림자의 경계선도 같이 선명화 되어 번호판을 이진화 할 경우 그림자의 경계도 같이 이진화가 되어 문자를 정확하기 인식하기 어려움이 있다.

따라서 차량 번호판에 빛에 의한 그림자가 강하게 지더라도 글자만을 이진화하여 글자를 정확하게 인식하는 기술이 필요하다.

한국공개특허 제 10-2016-0057059호

본 발명은 차량 번호판에 그림자 신호를 제거함으로써, 번호판에 그림자가 지더라도 글자를 정확하게 인식하도록 하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 그림자 영역 인식부가 번호판 영상 수신부에서 수신한 영상의 화소들의 수직 방향의 화소 값 변화량을 검출하는 변화량 검출부를 구비하며, 변화량 검출부에서 검출된 화소 값 변화량을 기초로 그림자 경계에 해당하는 경계 화소를 추출하는 경계 화소 추출부를 구비하고, 경계 화소 추출부에서 추출된 경계 화소를 기초로 그림자 경계를 생성하는 그림자 경계 추출부를 구비함으로써 그림자가 진 위치를 정확하게 판단할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 경계 화소 추출부가 하나의 경계 화소를 추출하고, 추출된 경계 화소에서 X축 방향으로 미리 정해진 화소수 만큼 떨어진 곳에서 수직 방향으로 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 화소 값 변화량이 가장 큰 화소를 경계 화소로 추출함으로써, 그림자가 진 위치를 정확하게 판단할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 경계 화소 추출부는 번호판 영상을 글자 영역과 공백 영역을 구분하여, 구분된 공백 영역 중에서 화소 값 변화량이 큰 화소를 경계 화소로 추출함으로써, 그림자가 진 영역과 그림자가 지지 않은 영역을 구분할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 변화량 검출부에서 검출된 화소들의 화소 값 변화량을 수직 방향으로 누적하고, 수직 방향의 화소 값 변화량의 누적 값을 기초로 글자 영역 및 공백 영역을 구분함으로써, 그림자의 경계 영역을 좀 더 정확하게 추출 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 추출된 경계 화소를 바탕으로 곡선을 추정하여, 추정된 곡선을 그림자 경계로 추출함으로써, 자연스러운 그림자의 경계 영역을 추출할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.

이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일실시예에 따른 그림자 신호를 제거하는 차량번호 인식 시스템은 번호판 영상을 수신하는 번호판 영상 수신부; 상기 번호판 영상 수신부에서 수신한 번호판 영상에서 그림자 경계를 추출하여 상기 그림자 경계를 기준으로 상기 영상을 두 영역으로 구분하는 그림자 영역 인식부; 상기 그림자 경계를 기준으로 구분된 두 영역의 밝기 값을 조절하여 그림자가 제거된 영상을 생성하는 그림자 제거부; 및 상기 그림자 제거부에서 그림자가 제거된 영상을 기초로 차량 번호를 인식하는 차량 번호 인식부를 포함하여 구성된다.

또한, 상기 그림자 영역 인식부는 상기 번호판 영상 수신부에서 수신한 영상의 화소들의 수직 방향의 화소 값 변화량을 검출하는 변화량 검출부; 상기 변화량 검출부에서 검출된 화소 값 변화량을 기초로 그림자 경계에 해당하는 경계 화소를 추출하는 경계 화소 추출부; 및 상기 경계 화소 추출부에서 추출된 경계 화소를 기초로 그림자 경계를 생성하는 그림자 경계 추출부를 포함하여 구성된다.

또한, 상기 경계 화소 추출부는 하나의 경계 화소를 추출하고, 상기 추출된 경계 화소에서 X축 방향으로 미리 정해진 화소수 만큼 떨어진 곳에서 수직 방향으로 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 화소 값 변화량이 가장 큰 화소를 경계 화소로 추출하는 것으로 구성될 수 있다.

또한, 상기 경계 화소 추출부는 상기 번호판 영상을 글자 영역과 공백 영역을 구분하여, 상기 구분된 공백 영역 중에서 상기 화소 값 변화량이 큰 화소를 경계 화소로 추출하는 것으로 구성될 수 있다.

또한, 상기 경계 화소 추출부는 수직 변화량 검출부에서 검출된 화소들의 화소 값 변화량을 수직 방향으로 누적하고, 수직 방향의 화소 값 변화량의 누적 값을 기초로 상기 글자 영역 및 상기 공백 영역을 구분하는 것으로 구성될 수 있다.

또한, 상기 그림자 경계 추출부는 추출된 경계 화소를 바탕으로 곡선을 추정하여, 추정된 곡선을 그림자 경계로 추출하는 것으로 구성될 수 있다.

본 발명은 차량 번호판에 그림자 신호를 제거함으로써, 번호판에 그림자가 지더라도 글자를 정확하게 인식하도록 하는 시스템을 제공할 수 있다.

본 발명은 그림자 영역 인식부가 번호판 영상 수신부에서 수신한 영상의 화소들의 수직 방향의 화소 값 변화량을 검출하는 변화량 검출부를 구비하며, 변화량 검출부에서 검출된 화소 값 변화량을 기초로 그림자 경계에 해당하는 경계 화소를 추출하는 경계 화소 추출부를 구비하고, 경계 화소 추출부에서 추출된 경계 화소를 기초로 그림자 경계를 생성하는 그림자 경계 추출부를 구비함으로써 그림자가 진 위치를 정확하게 판단할 수 있는 시스템을 제공할 수 있다.

본 발명은 경계 화소 추출부가 하나의 경계 화소를 추출하고, 추출된 경계 화소에서 X축 방향으로 미리 정해진 화소수 만큼 떨어진 곳에서 수직 방향으로 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 화소 값 변화량이 가장 큰 화소를 경계 화소로 추출함으로써, 그림자가 진 위치를 정확하게 판단할 수 있는 시스템을 제공할 수 있다.

본 발명은 경계 화소 추출부는 번호판 영상을 글자 영역과 공백 영역을 구분하여, 구분된 공백 영역 중에서 화소 값 변화량이 큰 화소를 경계 화소로 추출함으로써, 그림자가 진 영역과 그림자가 지지 않은 영역을 구분할 수 있는 시스템을 제공할 수 있다.

본 발명은 변화량 검출부에서 검출된 화소들의 화소 값 변화량을 수직 방향으로 누적하고, 수직 방향의 화소 값 변화량의 누적 값을 기초로 글자 영역 및 공백 영역을 구분함으로써, 그림자의 경계 영역을 좀 더 정확하게 추출 할 수 있다.

본 발명은 추출된 경계 화소를 바탕으로 곡선을 추정하여, 추정된 곡선을 그림자 경계로 추출함으로써, 자연스러운 그림자의 경계 영역을 추출할 수 있다.

도 1은 종래 기술에 따른 차량번호 인식 시스템의 구성도를 도시한 도면이다.
도 2는 종래 기술에 따른 이진화 방법을 이용하여 입력 번호판 영상을 이진화한 결과를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 그림자 신호를 제거하는 차량번호 인식 시스템의 전체 구성도를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 차량번호 인식 시스템의 차량번호 인식부의 실시예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 그림자의 경계 영역에 해당하는 화소의 위치를 추출하는 과정을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 그림자의 경계 영역에 해당하는 화소의 위치를 추출하는 과정을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 그림자 제거 방법을 적용하여 번호판 영상을 이진화한 결과를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 그림자 신호를 제거하는 차량번호 인식 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략하기로 한다. 또한 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 구체적인 수치는 실시예에 불과하며 이에 의하여 발명의 범위가 제한되지 아니한다.

본 발명에 따른 그림자 신호를 제거하는 차량번호 인식 시스템은 차량 영상을 촬영할 수 있는 카메라의 내부 시스템으로 구축될 수도 있고, 차량 영상을 촬영하는 카메라로부터 네트워크 등을 통해 번호판 영상을 수신하여 처리하는 서버 시스템 형태로 구현될 수도 있다.또한, 본 발명에 따른 그림자 신호를 제거하는 차량번호 인식 시스템은 물리적으로 하나의 장치로 구성될 수도 있으며, 복수의 장치에 분산된 형태로 구현될 수도 있어, 본 발명은 이와 같은 물리적인 장치의 구성에 의하여 한정되지 아니한다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 그림자 신호를 제거하는 차량번호 인식 시스템의 전체 구성도를 도시한 도면이다.

도면에 도시한 바와 같이 본 발명의 그림자 신호를 제거하는 차량번호 인식 시스템(300)은 번호판 영상 수신부(310), 그림자 영역 인식부(320), 그림자 제거부(330), 차량반호 인식부(340), 변화량 검출부(321), 경계 화소 추출부(322), 그림자 경계 추출부(323)를 포함하여 구성될 수 있다.

번호판 영상 수신부(310)는 번호판 영상을 수신한다.

번호판 영상 수신부(310)의 번호판 영상은 차량이 번호판을 블랙박스, CCTV, 일반 카메라 등의 다양한 카메라로 촬영한 영상일 수 있다. 번호판 영상은 외부 카메라로 촬영한 영상일 수 있으며, 시스템 내부의 카메라로 촬영된 영상일 수 있다. 또한, 번호판 영상 수신부(310)는 카메라로 촬영된 영상이 번호판만 촬영되지 않았을 경우 번호판만 나오도록 편집된 영상을 수신 할 수 있다.

그림자 영역 인식부(320)는 번호판 영상 수신부(310)에서 수신한 번호판 영상에서 그림자 경계를 추출하여 그림자 경계를 기준으로 영상을 두 영역으로 구분한다.

번호판 영상은 다양한 환경에서 이동하면서 영상을 촬영하는 경우에 태양빛의 입사 방향에 따라서 번호판에 그림자가 발생할 수 있으며, 번호판은 보통 사각형의 오목한 면에 배치를 시키는 경우가 많으며 그렇지 않더라도 주변 구조물에 의해서 그림자가 지는 경우가 자주 발생하여 번호판에는 그림자 경계가 자주 발생한다. 그림자 경계가 발생하였을 경우 번호판 영상에서 그림자 경계를 추출할 수 있다. 그림자 경계를 추출하여 그림자 경계를 기준으로 그림자가 진 영역과 그림자가 지지 않은 영역으로 구분 할 수 있다.

그림자 영역 인식부(320)의 변화량 검출부(321)는 번호판 영상 수신부(310)에서 수신한 영상의 화소들의 수직 방향의 화소 값 변화량을 검출한다.

예를 들면, 번호판에 숫자 또는 글자, 그림자 진 영역, 숫자 또는 글자 및 그림자가 없는 영역(공백 영역)으로 세개의 영역으로 나눠져 있으며, 세 영역의 수직 방향의 화소값 변화량은 각각 차이가 있을 수 있다. 또한, 숫자 또는 글자와 그림자가 진 영역이 동시에 있을 수 있으며 이는 다른 세개의 영역(숫자 또는 글자, 그림자 진 영역, 숫자 또는 글자 및 그림자가 없는 영역(공백 영역))의 수직 방향의 화소값 변화량에 비해 값이 크게 나타날 수 있다.

경계 화소 추출부(322)는 변화량 검출부(321)에서 검출된 화소 값 변화량을 기초로 그림자 경계에 해당하는 경계 화소를 추출한다.

경계 화소 추출부(322)는 공백 영역과 숫자 또는 글자만 있는 영역은 제외하고, 그림자 진 영역과 숫자 또는 글자와 그림자 진 영역의 수직 방향의 화소 값 변화량을 기초로 그림자 경계 영역에 해당하는 경계 화소를 추출 할 수 있다.

예를 들면, 그림자 진 영역과 숫자 또는 글자가 수직 방향으로 동시에 있는 경우는 그림자만 있는 경우 보다는 화소 값 변화량이 클 것이며, 상대적으로 그림자만 있는 영역은 화소 값의 변화량은 적을 것이다. 따라서 그림자만 있는 영역의 일정한 화소 값 변화량으로 그림자 경계 화소를 추출 할 수 있다.

차량의 번호판은 다양한 환경에서 촬영될 수 있으며, 주로 실외 환경에서 이동하면서 영상을 촬영하기 때문에 태양빛의 입사 방향에 따라서 번호판에 그림자가 발생하기 쉽다. 또한, 번호판은 보통 사각형의 오목한 면에 배치되거나 차량의 트렁크의 중앙 또는 아래쪽, 차량 앞부분에 배치되어 그림자가 지는 경우가 자주 발생할 수 있다. 그렇지 않더라도 주변 구조물들에 의해 그림자가 지는 경우가 자주 발생할 수 있다. 이 경우 번호판이 위쪽에 있는 구조물이나 차량이 본체에 의해서 그림자가 지는 경우가 대부분이기 때문에 그림자는 주로 위에서 생기는 가로 방향의 그림자인 경우가 대부분이다. 따라서 수직 방향의 화소 값 변화량을 기초로 경계 화소를 추출하는 것이 합리적이며, 경우에 따라서 세로 방향이 그림자가 진 경우에는 수평 방향의 화소 값 변화량을 기초로 경계 화소를 추출 할 수 있다.

그림자 경계 추출부(323)는 경계 화소 추출부(322)에서 추출된 경계 화소를 기초로 그림자 경계를 생성한다.

그림자 경계 추출부(323)는 추출된 경계 화소를 바탕으로 곡선을 추정하여, 추정된 곡선을 그림자 경계로 추출한다.

그림자 경계 추출부(323)는 그림자의 특성상 곡선 또는 직선으로 이어지기 때문에 경계 화소가 띄어져 있다 하더라도 경계 화소를 이어 그림자 경계를 추측하여 그림자 경계를 추출 할 수 있다.

경계 화소 추출부(322)는 하나의 경계 화소를 추출하고, 추출된 경계 화소에서 X축 방향으로 미리 정해진 화소수 만큼 떨어진 곳에서 수직 방향으로 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역내에서 화소 값 변화량이 가장 큰 화소를 경계 화소로 추출한다.

경계 화소 추출부(322)는 그림자가 시작되는 영역 또는 그림자가 진 영역인 그림자 경계 영역을 추출하고, 추출된 경계 화소에서 X축의 방향으로 미리 정해 지거나 적절한 범위의 화소수 만큼 떨어진 곳의 수직 방향으로 탐색 영역을 설정한다. 번호판의 그림자가 경계가 시작 되는 영역을 추출하여 그 영역을 따라 미리 정해져 있는 범위이거나 적절하다고 판단되는 일정 범위의 수직 방향을 탐색 영역으로 한다. 탐색 영역에서 화소 값의 변화량이 큰 화소 경계 영역은 그림자 경계 영역으로 추출 할 수 있으며. 그림자 경계 영역이라고 추출되는 영역의 가장 끝 X축에서 다시 새로운 영역을 설정하고, 그림자 경계 영역을 추출하며 반복적으로 그림자 경계를 추측할 수 있다.

예를 들면, 변화량 검출부(321)는 수직 방향의 화소값의 차이를 출력하는데 이 경우 그림자의 경계 영역뿐 아니라 글자의 경계 영역에서도 값이 크게 나타난다. 그러나 그림자의 경계 영역은 부드러운 곡선의 형태로 나타나기 때문에 경계에 해당하는 화소의 위치들 간에 높은 상관성이 존재한다. 이를 고려하여, 먼저 변화량 검출부(321)의 출력을 좌측부터 우측으로 진행하면서 만약 (Xn, Yn)이 Xn번째의 수평 화소 위치에서 경계값이 큰 구간이라고 가정하면 그 다음 Xn+1 위치에서의 그림자 경계 화소는 Yn의 아래 위로 일정 영역을 탐색 영역으로 설정하고 그 위치 내에서 수직 방향의 변화량이 큰 값을 찾는 형태로 구현이 가능하다. 즉, 그림자 선을 쫓아가면서 현재 위치로부터 일정 영역안에서만 경계값을 추적하는 형태의 구현이 가능하다.

경계 화소 추출부(322)는 번호판 영상을 글자 영역과 공백 영역을 구분하여, 구분된 공백 영역 중에서 화소 값 변화량이 큰 화소를 경계 화소로 추출한다.

경계 화소 추출부(322)는 번호판 영상의 글자 영역인 숫자 또는 글자가 있는 영역은 배경만 있는 영역인 공백영역에 비해 화소 값 변화량의 차이로 두 영역을 구분할 수 있다. 배경만 있는 공백영역은 다시 그림자가 진 영역과 그림자가 지지 않은 영역으로 구분할 수 있으며, 그림자가 진 영역과 그림자가 지지 않은 영역의 경계는 화소값의 변화량이 큰 화소를 경계 화소로 추출하여 구분할 수 있다

경계 화소 추출부(322)는 수직 변화량 검출부(321)에서 검출된 화소들의 화소 값 변화량을 수직 방향으로 누적하고, 수직 방향의 화소 값 변화량의 누적 값을 기초로 글자 영역 및 공백 영역을 구분한다.

예를 들면, 번호판에 숫자 또는 글자 영역의 화소값 변화량은 1이라고 하고, 그림자 진 영역의 화소 값 변화량은 0.5, 숫자 또는 글자 및 그림자가 없는 영역(공백 영역)의 변화량은 0이라고 한다. 숫자 또는 글자와 그림자가 진 영역이 동시에 있을 수 있으며 숫자 또는 글자와 그림자가 진 영역이 동시에 있는 수직 방향의 화소 값 변화량의 누적 값은 1.5일 수 있다. 따라서 한 개의 번호판 영상의 전체 수직 방향의 화소 값 변화량을 기준으로 봤을 때 화소 값 변화량의 누적 값이 1.5인 영역은 숫자 또는 글자와 그림자가 동시에 있는 영역이고, 화소 값이 변화량이 0.5인 경우는 그림자가 진 공백 영역, 화소 값 변화량이 1인 영역은 글자 영역으로 구분할 수 있다

그림자 제거부(330)는 그림자 경계를 기준으로 구분된 두 영역의 밝기 값을 조절하여 그림자가 제거된 영상을 생성 한다.

그림자 제거부(330)는 그림자 경계를 기준으로 그림자가 진 영역의 밝기를 밝게 조절할 수 있으며, 그림자가 지지지 않은 영역의 밝기를 어둡게 조절할 수도 있다. 두 영역의 밝기를 밝게 또는 어둡게 조절하여 그림자가 진 영역과 그림자가 지지 않은 영역의 밝기를 동일하게 조절하여 그림자가 제거된 효과가 있는 그림자가 제거된 영상을 생성할 수 있다.

차량 번호 인식부는 그림자 제거부(330)에서 그림자가 제거된 영상을 기초로 차량 번호를 인식할 수 있다.

차량 번호 인식부는 그림자가 제거된 영상을 기초로 각 화소 값들을 문턱 값과 비교하여 글자 영역과 배경 영역을 구분하는 이진화 영상을 만들고, 문턱 값을 영상 전체에 대해 고정된 값을 사용하거나 혹은 현재 화소의 주변 값들의 밝기 정도를 고려하여 지역적으로 다른 문턱 값을 적용하여 그림자가 제거된 영상을 이진화 할 수 있다.

또한 서로 연결된 화소 값들을 별도의 라벨로 분리하는 라벨링 기법을 이용하여 번호판을 구성하는 각 글자의 크기와 위치 정보를 얻을 수 있다. 라벨링 정보를 이용하여 번호판을 구성하는 각각의 글자를 사각형 혹은 다른 영역의 형태로 글자 분리를 할 수 있고, 경우에 따라서는 글자를 포함하는 사각형 영역을 미리 정해진 크기로 정규화할 수 있다. 이렇게 글자 또는 숫자 단위로 분리된 영상들은 패턴을 인식하여 각 글자를 인식하고 판정할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 차량번호 인식 시스템의 차량번호 인식부의 실시예를 도시한 도면이다.

그림자에 의한 글자 분리의 어려움을 해결하기 위하여 본 발명에서는 먼저 그림자 영역의 경계를 추출하는 단계를 거친다. 즉, 그림자 경계 영역의 추출을 위하여 변화량 검출부(321)에서 수직 방향으로 화소의 변화량을 검출하고 경계 화소 추출부(322)에서 그 변화량의 절대값을 분석하여 그림자 영역의 경계에 해당하는 화소의 위치 값만을 추출하여 그 값들을 그림자 경계 추출부(323) 번호판 경계 추출기로 전달한다. 그림자 경계 추출부(323)에서는 전달된 그림자 경계의 수평, 수직축 좌표값을 연결하는 곡선을 구하고 그 곡선을 이용하여 번호판에 걸쳐진 그림자의 경계를 추출하는 동작을 수행한다.

경계 화소 추출부(322)에서 출력하는 화소의 위치 정보들은 때로는 정확한 경계에서 벗어날 수 있으며 검은색 글자 영역에 그림자가 진 경우에는 그 경계가 불명확할 수 있기 때문에 정확히 그림자의 경계 영역을 결정하기 위해서는 주어진 일부분의 정확하지 않은 화소 위치들을 부드러운 곡선으로 연결하여 정확히 모든 그림자의 경계 영역을 결정할 필요가 있다.

다양한 방법으로 구현이 가능한데 그 일실시예는 미리 정해진 차수의 방정식으로 근사화하는 방법이다. (xi,yi)를 경계 화소 추출부(322)에서 출력하는 화소 위치 중 하나라고 가정하면 그 값들을 최소의 제곱 오차로 근사화하는 최소 자승법 (least square) 다항식 근사를 할 수 있다. 만약 m개의 그러한 점들이 존재하고 그 점들을 n차의 다항식으로 근사화한다면 다음과 같은 방정식으로 기술할 수 있다. 그 점들을 지나는 그 과정을 방정식으로 나타내면 다음과 같다.

수학식 1

수학식 1은 선형대수학의 행렬 표현식을 이용하여 수학식 2와 같이 간단히 정리할 수 있다

수학식 2

일반적으로 화소의 개수 m 이 다항식의 차수 n 보다 크기 때문에, 즉 방정식의 개수가 미지수의 개수보다 많기 때문에, 수학식 1을 만족하는 해는 유일하지 않으며 이 중

, 즉 Y와 XA 두 벡터 간의 거리가 가장 작게 되는 해를 구해야 하는데 이를 최소 자승법이라고 부른다. 최소 자승법을 만족시키는 다항식의 계수에 해당하는 행렬 A를 구하면 다음과 같다.

수학식 3

상기에 설명한 수학식 1부터 수학식 3까지의 방법 혹은 다른 방법을 사용하여 그림자 경계를 결정하는 곡선의 방정식을 구할 수 있다. 그림자의 경계를 찾은 후에는 그림자 경계의 위와 아래 부분의 밝기 차이를 없애기 위해 그림자가 진 부분과 그렇지 않은 부분의 밝기의 차이를 보정하여 밝기 차이를 없애는 그림자 제거 단계를 거친다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 그림자의 경계 영역에 해당하는 화소의 위치를 추출하는 과정을 도시한 도면이다.

경계 화소 추출부(322)는 하나의 경계 화소를 추출하고, 추출된 경계 화소에서 X축 방향으로 미리 정해진 화소수 만큼 떨어진 곳에서 수직 방향으로 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역내에서 화소 값 변화량이 가장 큰 화소를 경계 화소로 추출한다.

경계 화소 추출부(322)는 그림자가 시작되는 영역 또는 그림자가 진 영역인 그림자 경계 영역을 추출하고, 추출된 경계 화소에서 X축의 방향으로 미리 정해 지거나 적절한 범위의 화소수 만큼 떨어진 곳의 수직 방향으로 탐색 영역을 설정한다. 번호판의 그림자가 경계가 시작 되는 영역을 추출하여 그 영역을 따라 미리 정해져 있는 범위이거나 적절하다고 판단되는 일정 범위의 수직 방향을 탐색 영역으로 한다. 탐색 영역에서 화소 값의 변화량이 큰 화소 경계 영역은 그림자 경계 영역으로 추출 할 수 있으며. 그림자 경계 영역이라고 추출되는 영역의 가장 끝 X축에서 다시 새로운 영역을 설정하고, 그림자 경계 영역을 추출하며 반복적으로 그림자 경계를 추측할 수 있다.

경계 화소 추출부(322)는 수직 방향의 화소값의 차이를 추출하는데 이 경우 그림자의 경계 영역뿐 아니라 글자의 경계 영역에서도 값이 크게 나타난다. 그러나 그림자의 경계 영역은 부드러운 곡선의 형태로 나타나기 때문에 경계에 해당하는 화소의 위치들 간에 높은 상관성이 존재한다. 이를 고려하여, 먼저 경계 화소 추출부(322)의 추출을 좌측부터 우측으로 진행하면서 만약 (Xn, Yn)이 Xn번째의 수평 화소 위치에서 경계값이 큰 구간이라고 가정하면 그 다음 Xn+1 위치에서의 그림자 경계 화소는 Yn의 아래 위로 일정 영역을 탐색 영역으로 설정하고 그 위치 내에서 수직 방향의 변화량이 큰 값을 찾는 형태로 구현이 가능하다. 즉, 그림자 선을 쫓아가면서 현재 위치로부터 일정 영역안에서만 경계값을 추적하는 형태의 구현이 가능하다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 그림자의 경계 영역에 해당하는 화소의 위치를 추출하는 과정을 도시한 도면이다.

경계 화소 추출부(322)는 번호판 영상을 글자 영역과 공백 영역을 구분하여, 구분된 공백 영역 중에서 화소 값 변화량이 큰 화소를 경계 화소로 추출한다.

경계 화소 추출부(322)는 번호판 영상의 글자 영역인 숫자 또는 글자가 있는 영역은 배경만 있는 영역인 공백영역에 비해 화소 값 변화량의 차이로 두 영역을 구분할 수 있다. 배경만 있는 공백영역은 다시 그림자가 진 영역과 그림자가 지지 않은 영역으로 구분할 수 있으며, 그림자가 진 영역과 그림자가 지지 않은 영역의 경계는 화소값의 변화량이 큰 화소를 경계 화소로 추출하여 구분할 수 있다

경계 화소 추출부(322)는 수직 변화량 검출부(321)에서 검출된 화소들의 화소 값 변화량을 수직 방향으로 누적하고, 수직 방향의 화소 값 변화량의 누적 값을 기초로 글자 영역 및 공백 영역을 구분한다.

예를 들면, 번호판에 숫자 또는 글자 영역의 화소값 변화량은 1이라고 하고, 그림자 진 영역의 화소 값 변화량은 0.5, 숫자 또는 글자 및 그림자가 없는 영역(공백 영역)의 변화량은 0이라고 한다. 숫자 또는 글자와 그림자가 진 영역이 동시에 있을 수 있으며 숫자 또는 글자와 그림자가 진 영역이 동시에 있는 수직 방향의 화소 값 변화량의 누적 값은 1.5일 수 있다. 따라서 한 개의 번호판 영상의 전체 수직 방향의 화소 값 변화량을 기준으로 봤을 때 화소 값 변화량의 누적 값이 1.5인 영역은 숫자 또는 글자와 그림자가 동시에 있는 영역이고, 화소 값이 변화량이 0.5인 경우는 그림자가 진 공백 영역, 화소 값 변화량이 1인 영역은 글자 영역으로 구분할 수 있다.

또한, 0과 7의 숫자를 가로지르는 그림자가 존재하는 경우 0과 7의 글자 영역에서 수직 변화량의 값이 크게 나타나고 나머지 그림자 영역에서는 약한 수직 변화량이 감지된다. 변화량 검출부(321)의 출력을 수직방향으로 더하는 경우에 도에서 보이듯이 글자 영역에서 큰 값을 출력할 수 있다. 이 구간을 제외한 나머지 위치는 그림자의 경계 영역에 해당하므로 그 위치에 해당하는 화소의 위치값들만을 그림자 경계 추출부(323)로 전달하여 그 화소값들을 최소 자승법으로 연결하는 형태의 구현도 할 수 있다.

그림자가 항상 존재하지는 않기 때문에 본 발명의 다른 실시예로는 그림자 제거부(330)를 이용할 시기와 이용하지 않아도 되는 시기를 구분하여 병렬적으로 처리하도록 설계하는 것도 포함할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 그림자 제거 방법을 적용하여 번호판 영상을 이진화한 결과를 도시한 도면이다.

그림자 경계 추출부(323)는 추출된 경계 화소를 바탕으로 곡선을 추정하여, 추정된 곡선을 그림자 경계로 추출한다.

그림자 경계 추출부(323)는 그림자의 특성상 곡선 또는 직선으로 이어지기 때문에 경계 화소가 띄어져 있다 하더라도 경계 화소를 이어 그림자 경계를 추측하여 그림자 경계를 추출 할 수 있다.

경계 화소를 바탕으로 추정한 곡선은 3차식에 해당하며, 근사한 곡선이 정확하게 그림자 경계와 일치하지는 않지만 매우 근접하게 나타난 것을 확인할 수 있다. 변화량 검출부(321) 또는 경계 화소 추출부(322)에서 추출된 화소를 추정하고 추출하면서 숫자 또는 글자의 화소를 추출하여 노이즈가 발생할 수 있다. 이 경우 그림자 경계를 곡선으로 추정하면 곡선 영역에 있지 않은 노이즈 화소를 제거하여 보다 정확하고 자연스러운 그림자 경계를 추출 할 수 있다.

3번째 예시(703)는 밝기 차이를 제거한 이미지로 곡선이 정확하게 일치하지 않았기 때문에 완벽히 제거하진 못했으나 많이 제거된 것을 확인할 수 있다. 마지막 예시는 그림자 제거된 이미지를 이진화한 결과로 경계부분에 이진화가 되었던 도 2의 이진화 이미지와 다르게 경계부분이 많이 제거된 것을 확인할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 그림자 신호를 제거하는 차량번호 인식 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.

단계 S801은 번호판 영상을 수신한다.

단계 S802는 단계 S801에서 수신한 번호판 영상에서 그림자 경계를 추출하여 그림자 경계를 기준으로 영상을 두 영역으로 구분한다.

번호판 영상은 다양한 환경에서 이동하면서 영상을 촬영하는 경우에 태양빛의 입사 방향에 따라서 번호판에 그림자가 발생할 수 있으며, 번호판은 보통 사각형의 오목한 면에 배치를 시키는 경우가 많으며 그렇지 않더라도 주변 구조물에 의해서 그림자가 지는 경우가 자주 발생하여 번호판에는 그림자 경계가 자주 발생한다. 그림자 경계가 발생하였을 경우 번호판 영상에서 그림자 경계를 추출할 수 있다. 그림자 경계를 추출하여 그림자 경계를 기준으로 그림자가 진 영역과 그림자가 지지 않은 영역으로 구분 할 수 있다.

단계 S802의 변화량 검출하는 단계는 단계 S801에서 수신한 영상의 화소들의 수직 방향의 화소 값 변화량을 검출한다.

예를 들면, 번호판에 숫자 또는 글자, 그림자 진 영역, 숫자 또는 글자 및 그림자가 없는 영역(공백 영역)으로 세개의 영역으로 나눠져 있으며, 세 영역의 수직 방향의 화소값 변화량은 각각 차이가 있을 수 있다. 또한, 숫자 또는 글자와 그림자가 진 영역이 동시에 있을 수 있으며 이는 다른 세개의 영역(숫자 또는 글자, 그림자 진 영역, 숫자 또는 글자 및 그림자가 없는 영역(공백 영역))의 수직 방향의 화소값 변화량에 비해 값이 크게 나타날 수 있다.

경계 화소 추출하는 단계는 변화량 검출하는 단계에서 검출된 화소 값 변화량을 기초로 그림자 경계에 해당하는 경계 화소를 추출한다.

경계 화소 추출하는 단계는 공백 영역과 숫자 또는 글자만 있는 영역은 제외하고, 그림자 진 영역과 숫자 또는 글자와 그림자 진 영역의 수직 방향의 화소 값 변화량을 기초로 그림자 경계 영역에 해당하는 경계 화소를 추출 할 수 있다.

예를 들면, 그림자 진 영역과 숫자 또는 글자가 수직 방향으로 동시에 있는 경우는 그림자만 있는 경우 보다는 화소 값 변화량이 클 것이며, 상대적으로 그림자만 있는 영역은 화소 값의 변화량은 적을 것이다. 따라서 그림자만 있는 영역의 일정한 화소 값 변화량으로 그림자 경계 화소를 추출 할 수 있다.

그림자 경계 추출하는 단계는 경계 화소 추출하는 단계에서 추출된 경계 화소를 기초로 그림자 경계를 생성한다.

그림자 경계 추출하는 단계는 추출된 경계 화소를 바탕으로 곡선을 추정하여, 추정된 곡선을 그림자 경계로 추출한다.

그림자 경계 추출하는 단계는 그림자의 특성상 곡선 또는 직선으로 이어지기 때문에 경계 화소가 띄어져 있다 하더라도 경계 화소를 이어 그림자 경계를 추측하여 그림자 경계를 추출 할 수 있다.

경계 화소 추출하는 단계는 하나의 경계 화소를 추출하고, 추출된 경계 화소에서 X축 방향으로 미리 정해진 화소수 만큼 떨어진 곳에서 수직 방향으로 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역내에서 화소 값 변화량이 가장 큰 화소를 경계 화소로 추출한다.

경계 화소 추출하는 단계는 그림자가 시작되는 영역 또는 그림자가 진 영역인 그림자 경계 영역을 추출하고, 추출된 경계 화소에서 X축의 방향으로 미리 정해 지거나 적절한 범위의 화소수 만큼 떨어진 곳의 수직 방향으로 탐색 영역을 설정한다. 번호판의 그림자가 경계가 시작 되는 영역을 추출하여 그 영역을 따라 미리 정해져 있는 범위이거나 적절하다고 판단되는 일정 범위의 수직 방향을 탐색 영역으로 한다. 탐색 영역에서 화소 값의 변화량이 큰 화소 경계 영역은 그림자 경계 영역으로 추출 할 수 있으며. 그림자 경계 영역이라고 추출되는 영역의 가장 끝 X축에서 다시 새로운 영역을 설정하고, 그림자 경계 영역을 추출하며 반복적으로 그림자 경계를 추측할 수 있다.

예를 들면, 변화량 검출하는 단계는 수직 방향의 화소값의 차이를 출력하는데 이 경우 그림자의 경계 영역뿐 아니라 글자의 경계 영역에서도 값이 크게 나타난다. 그러나 그림자의 경계 영역은 부드러운 곡선의 형태로 나타나기 때문에 경계에 해당하는 화소의 위치들 간에 높은 상관성이 존재한다. 이를 고려하여, 먼저 변화량 검출하는 단계의 출력을 좌측부터 우측으로 진행하면서 만약 (Xn, Yn)이 Xn번째의 수평 화소 위치에서 경계값이 큰 구간이라고 가정하면 그 다음 Xn+1 위치에서의 그림자 경계 화소는 Yn의 아래 위로 일정 영역을 탐색 영역으로 설정하고 그 위치 내에서 수직 방향의 변화량이 큰 값을 찾는 형태로 구현이 가능하다. 즉, 그림자 선을 쫓아가면서 현재 위치로부터 일정 영역안에서만 경계값을 추적하는 형태의 구현이 가능하다.

경계 화소 추출하는 단계는 번호판 영상을 글자 영역과 공백 영역을 구분하여, 구분된 공백 영역 중에서 화소 값 변화량이 큰 화소를 경계 화소로 추출한다.

경계 화소 추출하는 단계는 번호판 영상의 글자 영역인 숫자 또는 글자가 있는 영역은 배경만 있는 영역인 공백영역에 비해 화소 값 변화량의 차이로 두 영역을 구분할 수 있다. 배경만 있는 공백영역은 다시 그림자가 진 영역과 그림자가 지지 않은 영역으로 구분할 수 있으며, 그림자가 진 영역과 그림자가 지지 않은 영역의 경계는 화소값의 변화량이 큰 화소를 경계 화소로 추출하여 구분할 수 있다

경계 화소 추출하는 단계는 수직 변화량 검출하는 단계에서 검출된 화소들의 화소 값 변화량을 수직 방향으로 누적하고, 수직 방향의 화소 값 변화량의 누적 값을 기초로 글자 영역 및 공백 영역을 구분한다.

예를 들면, 번호판에 숫자 또는 글자 영역의 화소값 변화량은 1이라고 하고, 그림자 진 영역의 화소 값 변화량은 0.5, 숫자 또는 글자 및 그림자가 없는 영역(공백 영역)의 변화량은 0이라고 한다. 숫자 또는 글자와 그림자가 진 영역이 동시에 있을 수 있으며 숫자 또는 글자와 그림자가 진 영역이 동시에 있는 수직 방향의 화소 값 변화량의 누적 값은 1.5일 수 있다. 따라서 한 개의 번호판 영상의 전체 수직 방향의 화소 값 변화량을 기준으로 봤을 때 화소 값 변화량의 누적 값이 1.5인 영역은 숫자 또는 글자와 그림자가 동시에 있는 영역이고, 화소 값이 변화량이 0.5인 경우는 그림자가 진 공백 영역, 화소 값 변화량이 1인 영역은 글자 영역으로 구분할 수 있다

단계 S803는 그림자 경계를 기준으로 구분된 두 영역의 밝기 값을 조절하여 그림자가 제거된 영상을 생성 한다.

단계 S803는 그림자 경계를 기준으로 그림자가 진 영역의 밝기를 밝게 조절할 수 있으며, 그림자가 지지지 않은 영역의 밝기를 어둡게 조절할 수도 있다. 두 영역의 밝기를 밝게 또는 어둡게 조절하여 그림자가 진 영역과 그림자가 지지 않은 영역의 밝기를 동일하게 조절하여 그림자가 제거된 효과가 있는 그림자가 제거된 영상을 생성할 수 있다.

단계 S804는 단계 S803에서 그림자가 제거된 영상을 기초로 차량 번호를 인식할 수 있다.

단계 S804는 그림자가 제거된 영상을 기초로 각 화소 값들을 문턱 값과 비교하여 글자 영역과 배경 영역을 구분하는 이진화 영상을 만들고, 문턱 값을 영상 전체에 대해 고정된 값을 사용하거나 혹은 현재 화소의 주변 값들의 밝기 정도를 고려하여 지역적으로 다른 문턱 값을 적용하여 그림자가 제거된 영상을 이진화 할 수 있다.

또한 서로 연결된 화소 값들을 별도의 라벨로 분리하는 라벨링 기법을 이용하여 번호판을 구성하는 각 글자의 크기와 위치 정보를 얻을 수 있다. 라벨링 정보를 이용하여 번호판을 구성하는 각각의 글자를 사각형 혹은 다른 영역의 형태로 글자 분리를 할 수 있고, 경우에 따라서는 글자를 포함하는 사각형 영역을 미리 정해진 크기로 정규화할 수 있다. 이렇게 글자 또는 숫자 단위로 분리된 영상들은 패턴을 인식하여 각 글자를 인식하고 판정할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 그림자 신호를 제거하는 차량번호 인식 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

300: 차량번호 인식 시스템 310: 번호판 영상 수신부
320: 그림자 영역 인식부 330: 그림자 제거부
340: 차량번호 인식부 321: 변화량 검출부
322: 경계 화소 추출부 323: 그림자 경계 추출부

Claims (13)

1. 번호판 영상을 수신하는 번호판 영상 수신부;
   상기 번호판 영상 수신부에서 수신한 번호판 영상에서 그림자 경계를 추출하여 상기 그림자 경계를 기준으로 상기 영상을 두 영역으로 구분하는 그림자 영역 인식부;
   상기 그림자 경계를 기준으로 구분된 두 영역의 밝기 값을 조절하여 그림자가 제거된 영상을 생성하는 그림자 제거부; 및
   상기 그림자 제거부에서 그림자가 제거된 영상을 기초로 차량 번호를 인식하는 차량 번호 인식부를 포함하고,
   상기 그림자 영역 인식부는
   상기 번호판 영상 수신부에서 수신한 영상의 화소들의 수직 방향의 화소 값 변화량을 검출하는 변화량 검출부;
   상기 변화량 검출부에서 검출된 화소 값 변화량을 기초로 그림자 경계에 해당하는 경계 화소를 추출하는 경계 화소 추출부; 및
   상기 경계 화소 추출부에서 추출된 경계 화소를 기초로 그림자 경계를 생성하는 그림자 경계 추출부를 더 포함하고,
   상기 경계 화소 추출부는
   하나의 경계 화소를 추출하고, 상기 추출된 경계 화소에서 X축 방향으로 미리 정해진 화소수 만큼 떨어진 곳에서 수직 방향으로 탐색 영역을 설정하고,
   탐색 영역 내에서 화소 값 변화량이 가장 큰 화소를 경계 화소로 추출하는 것
   을 특징으로 하는 차량 번호 인식 시스템.
2. 삭제
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   상기 경계 화소 추출부는
   상기 번호판 영상을 글자 영역과 공백 영역을 구분하여,
   상기 구분된 공백 영역 중에서 상기 화소 값 변화량이 큰 화소를 경계 화소로 추출하는 것
   을 특징으로 하는 차량 번호 인식 시스템.
5. 제4항에 있어서,
   상기 경계 화소 추출부는
   수직 변화량 검출부에서 검출된 화소들의 화소 값 변화량을 수직 방향으로 누적하고,
   수직 방향의 화소 값 변화량의 누적 값을 기초로 상기 글자 영역 및 상기 공백 영역을 구분하는 것
   을 특징으로 하는 차량 번호 인식 시스템.
6. 제1항에 있어서,
   상기 그림자 경계 추출부는
   추출된 경계 화소를 바탕으로 곡선을 추정하여, 추정된 곡선을 그림자 경계로 추출하는 것
   을 특징으로 하는 차량 번호 인식 시스템.
7. 번호판 영상을 수신하는 번호판 영상 수신하는 단계;
   상기 번호판 영상 수신하는 단계에서 수신한 번호판 영상에서 그림자 경계를 추출하여 상기 그림자 경계를 기준으로 상기 영상을 두 영역으로 구분하는 그림자 영역 인식하는 단계;
   상기 그림자 경계를 기준으로 구분된 두 영역의 밝기 값을 조절하여 그림자가 제거된 영상을 생성하는 그림자 제거하는 단계; 및
   상기 그림자 제거하는 단계에서 그림자가 제거된 영상을 기초로 차량 번호를 인식하는 차량 번호 인식하는 단계를 포함하고,상기 그림자 영역 인식하는 단계는
   상기 번호판 영상 수신하는 단계에서 수신한 영상의 화소들의 수직 방향의 화소 값 변화량을 검출하는 변화량 검출하는 단계;
   상기 변화량 검출하는 단계에서 검출된 화소 값 변화량을 기초로 그림자 경계에 해당하는 경계 화소를 추출하는 경계 화소 추출하는 단계; 및
   상기 경계 화소 추출하는 단계에서 추출된 경계 화소를 기초로 그림자 경계를 생성하는 그림자 경계 추출하는 단계를 더 포함하고,
   상기 경계 화소 추출하는 단계는
   하나의 경계 화소를 추출하고, 상기 추출된 경계 화소에서 X축 방향으로 미리 정해진 화소수 만큼 떨어진 곳에서 수직 방향으로 탐색 영역을 설정하고,
   탐색 영역 내에서 화소 값 변화량이 가장 큰 화소를 경계 화소로 추출하는 것
   을 특징으로으로 하는 차량 번호 인식 방법.
8. 삭제
9. 삭제
10. 제7항에 있어서,
    상기 경계 화소 추출하는 단계는
    상기 번호판 영상을 글자 영역과 공백 영역을 구분하여,
    상기 구분된 공백 영역 중에서 상기 화소 값 변화량이 큰 화소를 경계 화소로 추출하는 것
    을 특징으로 하는 차량 번호 인식 방법.
11. 제10항에 있어서,
    상기 경계 화소 추출하는 단계는
    수직 변화량 검출부에서 검출된 화소들의 화소 값 변화량을 수직 방향으로 누적하고,
    수직 방향의 화소 값 변화량의 누적 값을 기초로 상기 글자 영역 및 상기 공백 영역을 구분하는 것
    을 특징으로 하는 차량 번호 인식 방법.
12. 제7항에 있어서,
    상기 그림자 경계 추출하는 단계는
    추출된 경계 화소를 바탕으로 곡선을 추정하여, 추정된 곡선을 그림자 경계로 추출하는 것
    을 특징으로 하는 차량 번호 인식 방법.
13. 제7항 및 제10항 내지 제12항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
    

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