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훼손된 차량 번호판 영상의 혼합적 이치화 방법
A Hybrid Thresholding Method for Degraded Vehicle Number Blate Images

전병태    (한국과학기술연구원 시스템 공학연구소   ); 소정    (한국과학기술연구원 시스템 공학연구소   ); 유장희    (한국과학기술연구원 시스템 공학연구소  );
  • 초록

    Number plates of vehicles operating in real world are sometimes difficult to recognize due to the number plate degradation (bent or dirty plates). To recognize the vehicle number from a number plate with severe degradation, good segmentation is necessary, which in turn requires good thresholding. This paper proposes a binarization method that combines the fast processing speed of global thresholding methods with the local thresholding methods' ability to adapt to lacal gray level characteristics. The proposed method overcomes the degradation of number plates quickly and maintains the widths of digit strokes uniform. The paper presents results of comparison with existing global and local thresholding methods.


  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. Kim, Gwang-Baek ; Kim, Yeong-Ju 2002. "Recognition of Car License Plate by Using Dynamical Thresholding and Neural Network with Enhanced Learning Algorithm" 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B, b9(1): 119~128     

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