The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences (한국전자통신학회논문지)

Korea Institute of Electronic Communication Science (한국전자통신학회)
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Enhanced Fuzzy Binarization Method for Car License Plate Binarization

자동차번호판 이진화를 위한 개선된 퍼지 이진화 방법

  • 조재현 (부산가톨릭대학교 컴퓨터공학과)
  • Received : 2011.01.31
  • Accepted : 2011.04.12
  • Published : 2011.04.30
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Abstract

The binarization algorithm frequently applies to one part of the preprocessing phase for a variety of image processing techniques such as image recognition and image analysis, etc. So it is important that binarization algorithm is determined by the selection of threshold value for binarization in image processing. The previous algorithms could get the proper threshold value in the case that shows all the difference of brightness between background and object, but if not, they could not get the proper threshold value. In this paper, we propose the efficient fuzzy binarization method which first, segments the brightness range of gray_scale images to 2 intervals to perform car license plate binarization and applies fuzzy member function to each intervals. The experiment for performance evaluation of the proposed binarization algorithm showed that the proposed algorithm generates the more effective threshold value than the previous algorithms in car license plate.

이진화 알고리즘은 영상인식, 영상 분석 등 다양한 영상 처리 분야의 전처리 과정으로 자주 적용되고 있다. 영상 이진화는 임계치의 설정에 따라 처리 성능이 좌우되므로 영상처리부분에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 대부분의 기존 이진화 방법은 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 히스토그램이나 픽셀의 평균값을 이용하여 양호한 임계치를 얻을 수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않은 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 번호판을 이진화 하기 위해 차량 영상의 명도를 2구간으로 구분하고 각각의 구간에 퍼지 소속 함수를 적용하여 영상을 이진화하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안하고자 한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 차량번호판 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.

Keywords

References

  1. Jain. A. K. Fundamentals of Digital Image Processing. Englewood Cliffs, New Jersey :Prentice-Hall, 1989.
  2. S.K Pal and R.a.king, "Image enhancement using smoothing withing with fuzzy sets," IEEE trans. Syst. Man and cybern. vol. 11, No 7, pp.491-501, Jul, 1981.
  3. H. K. Yun, J. H. Lee, K. B. Kim, "A Study on Fuzzy Binarization Method,", Proceedings of the Korea Intelligent Information System Society Conference, Vol 2, No.11, pp.510-513, 2002.
  4. M. K. Kim, "Comparative Performance Evaluation of Binarization Methods for Vehicle License Plate,", Style of the Journal of Korean Contents, Vol 9, No 8, pp.9-17, 2009. https://doi.org/10.5392/JKCA.2009.9.8.009
  5. K. B. Kim, Y. W. Woo, C. S. Park, "Recognition of a New Car License Plate Using HSI Information, Fuzzy Binarization and ART2 Algorithm," The Journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, Vol.11, No 5, pp.1004-1012, 2007.
  6. K. B. Kim, Y, J, Kim, "Enhanced Binarization Method using Fuzzy Membership Function,", Journal of the Korea Society of Computer and Information, Vol 10, No 1, pp.67-72, 2005.
  7. K. B. Kim, J. H. Cho, "Recognition System of Car License Plate using Fuzzy Neural Networks," Journal of the Korea Society of Computer and Information, Vol 10, No 1, pp.313-319, 2007.