초해상도 기법은 영상 획득장치의 물리적인 한계를 극복하기 위해 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 생성하는 기술이다. 초해상도 기법들 중 TV 기반 초해상도 기법은 에지보존과 artifact가 없다는 점에서 성공적인 방법으로 평가되어 왔다. 본 논문에서는 저해상도 번호판 영상의 해상도 개선을 위해 새로운 TV 분해 기반 초해상도 기법을 제안하였다. 제안된 방법에서 번호판 영상은 TV 분해에 의해 영상의 주된 객체들에 해당하는 구조적 성분과 텍스쳐 성분으로 분해된다. 여기서, 영상의 주된 객체들과 같은 기하학적인 정보를 포함하는 구조적 성분은 번호판 영상의 번호판 글자와 유사하다. 따라서, 번호판 글자와 같은 구조적 성분의 해상도를 개선하기 위해 NNE 기반 SVR 방법을 제안하였다. 또한, 후처리 과정으로서 윤곽선을 효과적으로 보존하고, 잡음을 제거하기 위해 TV 디노이징 필터를 이용하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방법이 기존의 바이큐빅 보간법, ScSR, NNE 및 SRCNN 기법들에 비해 양호한 영상 및 PSNR, SSIM 척도 관점에서 향상된 좋은 결과들을 보였다.

With the introduction of the one-tolling and smart-tolling, Vehicle number recognition technology of ITS imaging equipment that was used to prevent the escape and tolling evasion will play an important role in the collection system. Korea Highway Corporation will prepare a ITSK-00088 Performance Assessment to improve the license plate recognition. and there are a number of efforts to improve the accuracy of vehicle number recognition. But even if the ITS equipment had passed the performance assessment, it is in a situation which does not achieve the target value due to physical and environmental factors. we propose a method for acquiring the additional information(color, type, pattern) including plate number of the vehicle in order to improve the recognition rate of the vehicle number. Through that link the vehicle additional information, vehicle specifications DB, image analysis system, the goal is to build a system that can be identified for the misrecognized and unrecognized vehicle.

With the introduction of the one-tolling and smart-tolling, Vehicle number recognition technology of ITS imaging equipment that was used to prevent the escape and tolling evasion will play an important role in the collection system. Korea Highway Corporation will prepare a ITSK-00088 Performance Assessment to improve the license plate recognition. and there are a number of efforts to improve the accuracy of vehicle number recognition. But even if the ITS equipment had passed the performance assessment, it is in a situation which does not achieve the target value due to physical and environmental factors. we propose a method for acquiring the additional information(color, type, pattern) including plate number of the vehicle in order to improve the recognition rate of the vehicle number. Through that link the vehicle additional information, vehicle specifications DB, image analysis system, the goal is to build a system that can be identified for the misrecognized and unrecognized vehicle.

본 논문에서는 SVM을 이용한 번호판 위치 추출 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 번호판 영역은 가로-세로 비율 컬러, 공간 주파수 성분 등의 특징을 포함하고 있다. 제안하는 기법은 영상 획득, 번호판 후보 영역 추출, 번호란 위치 검증 세가지 단계로 구성되어 있다. 번호판 후보 영역 추출 단계에서는 컬러 필터링과 경계선 검출을 하여 번호판 후보 영역을 찾아내고 후보 영역의 DCT 계수를 SVM에 적용하여 검증한다. 이러한 검증과정을 거침으로써 잘못된 추출을 막아 신뢰성 있는 번호판 영역 추출이 가능하다. 실험을 통해 제안한 방법을 검증하였다.

자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소가 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 정확히 검출해 내는 것이다. 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출하기 위한 방법으로 색상과 밝기 정보와 자동차 번호판의 가로 세로 비율 등 번호판을 인식할 수 있는 정보를 혼용한 ACL 알고리즘을 제안한다. ACL 알고리즘을 사용함으로써 기존의 색상 정보나 명암 정보만을 이용할 경우 자동차 번호판 영역 추출이 잘되지 않는 문제를 해소시켜 준다. 본 논문에서 제안하는 ACL 알고리즘은 자동차 이미지에서 번호판 영역을 추출할 경우 색상 정보와 명암정보, 기타 자동차 번호판을 판단할 수 있는 정보를 모두 이용한다. ACL 알고리즘을 이용하여 번호판 추출 실험을 한 결과 97%의 추출률을 보였다. ACL 알고리즘을 이용하여 추출된 번호판을 이용하여 문자 영역, 문자 인식을 한 결과 92%의 결과를 보였다.