| 1 |
1
(a) 입력 영상에서 하나 이상의 번호판 후보 영역을 추출하는 단계; 및(b) 상기 번호판 후보 영역의 전체 영역에 대한 특징 벡터를 산출하고, 상기 전체 영역에 대한 특징 벡터를 영상 특징 벡터의 조합에 의한 희소 표현(sparse representation)을 이용하여 나타낸 후,상기 희소 표현에서 얻어진 희소 계수 중 번호판 훈련 영상의 영상 조각을 이용하여 형성된 영상 특징 벡터의 희소 계수 만을 이용하여 상기 번호판 후보 영역의 전체 영역에 대한 특징 벡터를 표현한 경우의 복원 에러값인 적극 복원 에러값이, 비번호판 훈련 영상의 영상 조각을 이용하여 형성된 영상 특징 벡터의 희소 계수 만을 이용하여 상기 번호판 후보 영역의 전체 영역에 대한 특징 벡터를 표현한 경우의 복원 에러값인 소극 복원 에러값보다 작은 경우,상기 번호판 후보 영역을 번호판 영역에 해당하는 것으로 판별하는 단계를 포함하며, 상기 영상 특징 벡터는 번호판 및 비번호판 훈련 영상의 영상 조각을 이용하여 형성된 것임을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 (a) 단계에 앞서,(p) 복수의 영상 특징 벡터를 포함하는 영상 특징 벡터 데이터베이스를 형성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 방법
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 (p) 단계는,(p1) 번호판 훈련 영상 및 비번호판 훈련 영상으로부터 각각 번호판 영상 조각 및 비번호판 영상 조각을 추출하는 단계;(p2) 번호판 훈련 영상 조각 및 비번호판 훈련 영상 조각의 각 영상 특징 벡터를 추출하는 단계; 및(p3) 상기 각 영상 특징 벡터로부터 영상 특징 벡터 데이터베이스를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 (p2) 단계는,(p21) 번호판 훈련 영상 조각 및 비번호판 훈련 영상 조각의 색상을 양자화하는 단계;(p22) 상기 색상이 양자화된 영상 조각의 영상 특징 벡터를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 방법
|
| 5 |
5
제4항에 있어서,상기 (p21) 단계는,색 공간을 번호판 배경색 영역, 번호판 글자색 영역 및 기타 영역으로 나누고 이를 바탕으로 상기 영상 조각의 색상을 양자화하는 단계인 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 방법
|
| 6 |
6
제4항에 있어서,상기 (p22) 단계는,상기 영상 조각의 영상 특성 중 컬러 LBP(color local binary pattern)를 이용하여 영상 특징 벡터를 산출하는 단계인 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 방법
|
| 7 |
7
제1항에 있어서,상기 (a) 단계는,(a1) 영상을 입력 받는 단계;(a2) 상기 입력 영상의 색상을 양자화하는 단계;(a3) 상기 입력 영상에서 번호판 후보 영역을 산출하는 단계; 및(a4) 상기 번호판 후보 영역 중에서 잡음 영역을 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 방법
|
| 8 |
8
제7항에 있어서,상기 (a2) 단계는,색 공간을 번호판 배경색 영역, 번호판 글자색 영역 및 기타 영역으로 나누고,이를 바탕으로 상기 입력 영상의 색상을 양자화하는 단계인 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 방법
|
| 9 |
9
제7항에 있어서,상기 (a3) 단계는,상기 색상이 양자화된 영상의 색상 질감(color texture) 변화 정도를 고려하여 번호판 후보 영역을 산출하는 단계인 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 방법
|
| 10 |
10
제1항에 있어서,상기 (b) 단계는,상기 번호판 후보 영역에 대하여,(b1) 번호판 후보 영역의 전체 영역에 대한 특징 벡터를 구하는 단계;(b2) 상기 전체 영역에 대한 특징 벡터를 영상 특징 벡터의 조합에 의한 희소 표현(sparse representation)을 이용하여 나타낸 후,상기 희소 표현으로부터 각 영상 특징 벡터에 대한 희소 계수를 산출하는 단계;(b3) 상기 희소 계수 중, 번호판 훈련 영상의 영상 조각을 이용하여 형성된 영상 특징 벡터의 희소 계수 만을 이용하여 상기 번호판 후보 영역의 전체 영역에 대한 특징 벡터를 표현하는 경우의 복원 에러값인 적극 복원 에러값을 구하는 단계;(b4) 상기 희소 계수 중, 비번호판 훈련 영상의 영상 조각을 이용하여 형성된 영상 특징 벡터의 희소 계수 만을 이용하여 상기 번호판 후보 영역의 전체 영역에 대한 특징 벡터를 표현하는 경우의 복원 에러값인 소극 복원 에러값을 구하는 단계; 및(b5) 상기 적극 복원 에러값 및 소극 복원 에러값을 비교하여 상기 적극 복원 에러값이 상기 소극 복원 에러값보다 작을 경우, 상기 번호판 후보 영역을 번호판 영역으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 방법
|
| 11 |
11
제10항에 있어서,상기 (b1) 단계는,색 공간을 번호판 배경색 영역, 번호판 글자색 영역 및 기타 영역으로 나누고,이를 바탕으로 상기 번호판 후보 영역의 색상을 양자화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 방법
|
| 12 |
12
제10항에 있어서,상기 (b1) 단계는,상기 번호판 후보 영역의 영상 특성 중 컬러 LBP(color local binary pattern)을 이용하여 영상 특징 벡터를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 방법
|
| 13 |
13
입력 영상에서 번호판 후보 영역을 추출하는 번호판 후보 영역 추출부;훈련용 번호판 영상 조각 및 비번호판 영상 조각들로부터 추출된 영상 특징 벡터를 저장하고 제공하는 영상 특징 벡터 데이터베이스부; 및상기 번호판 후보 영역의 전체 영역에 대한 특징 벡터를 산출하고, 이를 상기 영상 특징 벡터의 조합에 의한 희소 표현으로 나타낸 후,상기 희소 표현에서 얻어진 희소 계수 중 번호판 훈련 영상의 영상 조각을 이용하여 형성된 영상 특징 벡터의 희소 계수 만을 이용하여 상기 번호판 후보 영역의 전체 영역에 대한 특징 벡터를 표현한 경우의 복원 에러값인 적극 복원 에러값이, 비번호판 훈련 영상의 영상 조각을 이용하여 형성된 영상 특징 벡터의 희소 계수 만을 이용하여 상기 번호판 후보 영역의 전체 영역에 대한 특징 벡터를 표현한 경우의 복원 에러값인 소극 복원 에러값보다 작은 경우,상기 번호판 후보 영역을 번호판 영역에 해당하는 것으로 판별하는 번호판 영역 검증부를 포함하는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 시스템
|
| 14 |
14
제13항에 있어서,번호판 및 비번호판 훈련 영상의 영상 조각을 이용하여 상기 영상 특징 벡터 데이터베이스를 생성하는 영상 특징 벡터 데이터베이스 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 시스템
|
| 15 |
15
제14항에 있어서,상기 영상 특징 벡터 데이터베이스 생성부는,훈련 영상으로부터 번호판 영상 조각 및 비번호판 영상 조각을 추출하는 영상 조각 추출부;상기 번호판 영상 조각 및 비번호판 영상 조각의 영상 특징 벡터를 추출하는 영상 특징 벡터 추출부; 및상기 영상 특징 벡터를 이용하여 영상 특징 벡터 데이터베이스를 작성하는 영상 특징 벡터 데이터베이스 작성부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 시스템
|
| 16 |
16
제15항에 있어서,상기 영상 특징 벡터 추출부는,색 공간을 번호판 배경색 영역, 번호판 글자색 영역 및 기타 영역으로 나누고, 이를 바탕으로 상기 영상 조각의 색상을 양자화하는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 시스템
|
| 17 |
17
제15항에 있어서,상기 영상 특징 벡터 추출부는,상기 영상 조각의 영상 특성 중 컬러 LBP(color local binary pattern)를 이용하여 영상 특징 벡터를 산출하는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 시스템
|
| 18 |
18
제13항에 있어서,상기 번호판 후보 영역 추출부는,상기 입력 영상의 색상을 양자화 하는 색상 양자화부;상기 색상이 양자화된 입력 영상에서 번호판 후보 영역을 산출하는 번호판 후보 영역 산출부; 및상기 번호판 후보 영역 중 잡음 영역을 제거하는 잡음 영역 제거부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 시스템
|
| 19 |
19
제18항에 있어서,상기 색상 양자화부는 색 공간을 번호판 배경색 영역, 번호판 글자색 영역 및 기타 영역으로 나누고, 이를 바탕으로 상기 입력 영상의 색상을 양자화하는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 시스템
|
| 20 |
20
제18항에 있어서,상기 번호판 후보 영역 산출부는 색상이 양자화된 영상의 색상 질감(color texture) 변화 정도를 고려하여 번호판 후보 영역을 산출하는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 시스템
|
| 21 |
21
제13항에 있어서,상기 번호판 영역 검증부는,상기 번호판 후보 영역의 전체 영역에 대한 특징 벡터를 추출하는 번호판 후보 영역 영상 특징 벡터 추출부; 및상기 전체 영역에 대한 특징 벡터를 상기 영상 특징 벡터의 조합에 의한 희소 표현으로 나타낸 후,상기 희소 표현에서 얻어진 희소 계수 중 번호판 훈련 영상의 영상 조각을 이용하여 형성된 영상 특징 벡터의 희소 계수 만을 이용하여 상기 번호판 후보 영역의 전체 영역에 대한 특징 벡터를 표현한 경우의 복원 에러값인 적극 복원 에러값이, 비번호판 훈련 영상의 영상 조각을 이용하여 형성된 영상 특징 벡터의 희소 계수 만을 이용하여 상기 번호판 후보 영역의 전체 영역에 대한 특징 벡터를 표현한 경우의 복원 에러값인 소극 복원 에러값보다 작은 경우,상기 번호판 후보 영역을 번호판 영역에 해당하는 것으로 판별하는 희소 표현 기반 검증부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 시스템
|
| 22 |
22
입력 영상에서 번호판 후보 영역을 검출함에 있어,번호판의 배경색 뿐만 아니라 글자색을 함께 고려하기 위하여,색 공간을 번호판 배경색 영역, 번호판 글자색 영역 및 기타 영역으로 나누고,이를 바탕으로 상기 입력 영상의 색상을 양자화하는 단계; 및상기 양자화된 입력 영상의 특정 영역 내에서 인접한 픽셀 간에 번호판 배경색에 해당하는 픽셀과 번호판 글자색에 해당하는 픽셀이 교차하면서 발생하는 횟수를 산출한 후,상기 교차하면서 발생하는 횟수가 소정의 횟수 이상인 경우, 상기 특정 영역을 번호판 후보 영역으로 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 번호판 후보 영역 검출 방법
|
