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차량 번호판 인식 방법에 있어서,
a) 기 설정된 소정 범위 내에서 임계값을 지정하고, 지정된 임계값을 토대로 기 촬상된 영상에 대해 소정의 이진화 방식에 의한 이진화를 수행하는 단계;
b) 상기 소정의 이진화 방식에 의한 이진화 영상 내 포함된 이미지에서 숫자로 인식될 수 있는 MBR(Minimum Boundary Rectangle)을 검출하는 단계;
c) 상기 검출된 MBR에 기반하여 MBR 정보를 산출하고, 상기 MBR 정보에 기반해 MBR 간의 기하학적 관계에 대한 유사성을 판단하는 단계; 및
d) 상기 유사성 판단에 기초하여 총 연결에너지 함수를 산출한 후, 상기 검출된 MBR을 대상으로 상기 총 연결에너지 함수에 기반하여 계산한 총 연결에너지 함수값이 최소인 MBR로부터 번호판 숫자를 추출하는 단계; 로 이루어진 것을 특징으로 하는 숫자의 기하학적 관계를 이용한 차량 번호판 인식 방법
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제 1 항에 있어서,
상기 소정의 이진화 방식은, Niblack adaptive 이진화 방식을 사용하는 것을 특징으로 하는 숫자의 기하학적 관계를 이용한 차량 번호판 인식 방법
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제 1 항에 있어서,
상기 MBR 정보는, 각 MBR의 가로-세로 크기 정보, 각 MBR의 중심점 수직 위치 정보 및 각 MBR을 검출하기 위해 적용된 임계값 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 숫자의 기하학적 관계를 이용한 차량 번호판 인식 방법
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제 1 항 또는 제 3 항에 있어서,
상기 임계값은 8비트(Bit) 흑백영상 이진화를 기준으로, 10의 간격으로 구성된 10 내지 240 범위의 임계값 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 숫자의 기하학적 관계를 이용한 차량 번호판 인식 방법
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차량 번호판 인식 방법에 있어서,
a) 기 설정된 소정 범위 내에서 임계값을 지정하고, 지정된 임계값을 토대로 기 촬상된 영상에 대해 소정의 이진화 방식에 의한 이진화를 수행하는 단계;
b) 상기 소정의 이진화 방식에 의한 이진화 영상 내 포함된 이미지에서 숫자로 인식될 수 있는 MBR(Minimum Boundary Rectangle)을 포함한 후보영역을 적어도 둘 이상 검출하는 단계;
c) 상기 적어도 둘 이상 검출된 후보영역 각각에 포함된 MBR에 기반하여 MBR 정보를 산출하고, 상기 MBR 정보에 기반해 MBR간의 기하학적 관계에 대한 유사성을 판단하는 단계;
d) 상기 유사성 판단에 기초하여 총 연결에너지 함수를 산출한 후, 상기 검출된 적어도 둘 이상의 후보영역의 총 연결에너지 함수값을 계산하는 단계;
e) 상기 적어도 둘 이상의 후보영역의 총 연결에너지 함수값을 더해 총 연결에너지 함수값의 누적합을 계산하고, 상기 총 연결에너지 함수값의 누적합이 최소값인 적어도 둘 이상의 연속된 후보 영역을 산출하는 단계; 및
f) 상기 총 연결에너지 함수값의 누적합이 최소값인 적어도 둘 이상의 연속된 후보 영역에 포함된 MBR로부터 번호판 숫자를 추출하는 단계; 로 이루어진 것을 특징으로 하는 숫자의 기하학적 관계를 이용한 차량 번호판 인식 방법
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제 5 항에 있어서,
상기 소정의 이진화 방식은, Niblack adaptive 이진화 방식을 사용하는 것을 특징으로 하는 숫자의 기하학적 관계를 이용한 차량 번호판 인식 방법
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제 5 항에 있어서,
상기 MBR 정보는, 각 MBR의 가로-세로 크기 정보, 각 MBR의 중심점 수직 위치 정보 및 각 MBR을 검출하기 위해 적용된 임계값 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 숫자의 기하학적 관계를 이용한 차량 번호판 인식 방법
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제 5 항 또는 제 7 항에 있어서,
상기 임계값은 8비트(Bit) 흑백영상 이진화를 기준으로, 10의 간격으로 구성된 10 내지 240 범위의 임계값 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 숫자의 기하학적 관계를 이용한 차량 번호판 인식 방법
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제 5 항에 있어서,
상기 e)단계의 총 연결에너지 함수값의 누적합에 대한 최소값은 동적 계획법을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 숫자의 기하학적 관계를 이용한 차량 번호판 인식 방법
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