고속 주행하는 차량의 움직임은 영상에서 흔들림으로 나타난다. 이러한 흔들림은 번호판 인식의
경우에 오인식률을 높이는 원인이 된다. 이때 흔들림에 대한 사전 정보 없이 흔들림을 복원하는 방법을
블라인드 디컨벌루션이라고 한다. 본 논문에서는 블라인드 디컨벌루션 방법으로 고속 주행으로 인한 흔들림을 복원하여 차량의 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 흔들림이 없는 영상의 통계를 이용하여 흔들림 복원을 수행한다. 다음으로 템플릿 정합을 이용하여 번호판 인식 과정을 수행한다. 실험을 통해 흔들림 보정 전에 인식하지 못하던 데이터에 대하여 흔들림 복원 후 인식률의 향상을 확인하였다.

A high-speed vehicle with appears as a blur in an image, which causes errors in number
plate recognition. Blind deconvolution is a method of deblurring an image without any advance
information. Therefore, this paper presents a number plate recognition algorithm that uses blind
deconvolution to solve motion blur. The proposed method uses the statistics of natural images without blur and template matching. Experiments confirm that the proposed algorithm is superior to conventional methods in terms of the recognition rate.

• 박성엽(641-773 경상남도 창원시 의창구 창원대학로 20 창원대학교 제어계측전공) | Seong-Yeop Park
• 권오설(641-773 경상남도 창원시 의창구 창원대학로 20 창원대학교 제어계측전공) | Oh-Seol Kwon