현재의 차량번호인식 시스템은 외부의 잡음환경 때문에 안정적인 추출이 쉽지 않은 실정이다. 본 논문에서는 YUV컬러 공간변환을 이용하여 잡음환경에서도 인식률과 안정성이 높은 차량번호판 영역추출 방법을 제안한다. 차량번호판 컬러에서 RGB컬러 모델이 처리 시간은 빠르나 잡음환경에서는 인식률이 저조하고 밝기 정보가 별도로 표시되는 인자가 없으므로, RGB형식보다 빛에 둔감하고 데이터 량이 적은 YUV컬러 공간의 U채널과 V채널을 단계별 또는 재조합하는 방법으로 차량번호판 영역을 추출하였다. 차량번호판 영역은 라벨링된 영상의 기하학적 특성인 크기와 위치로 추출하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 여러 가지 잡음환경에서도 육안으로 구분할 수 있는 차량번호판을 모두 추출할 수 있음을 검증하였다.
The existing recognition system of license plates cannot get the satisfactory result in noise environments. The purpose of this paper is to propose an algorithm that can recognize the region of license plates accurately in a noise environment. The algorithm is formulated by reorganizing the U- and V-channels of YUV color space as YUV is insensitive to light and carries less data than RGB color information. The region of license plates has been extracted by the geometric characteristics, sizes, and places of labeling images. The proposed algorithm was found to improve the process of extracting the region of license plates in various noise environments.
