License plate segmentation in images

Abstract

Motorlu araçlar için plaka tanıma sistemi araç tanıma otomasyonunda kullanılan bir tekniktir. Trafik denetleme, gişe otomasyonu ve denetimli saha giriş kontrolü (hastane, askeri tesis vb.) uygulamalarında verimli olarak kullanılır. Araç plaka tanımanın en önemli adımlarından biri plaka yerinin saptanmasıdır. Bu çalışmada, Türk Plaka Standartlarına uyan plakaya sahip araçlar için plaka yeri saptama sistemleri incelenmiştir. Bu çalışma kapsamında bulunan yöntemlerden ilki Optik Karakter Tanıma' ya (OCR) dayanmaktadır. Bu yöntemde resimlerdeki karakterlerin belirlenmesini hedeflenmiş ve yöntem gerçeklenirken smearing algoritması, yerel ve genel eşikleme fonksiyonlarıyla kullanılmıştır. İkinci sırada araç resimlerinde plakanın yerini belirleme amaçlı yüksek frekans bileşenlerinin dalgacık dönüşümü ile bulunması yöntemi incelenmiştir. Çalışmada bu amaçla Haar ve Daubechies filtreleri kullanılmış ve bu filtrelerin performansları karşılaştırılmıştır. Bu çalışma kapsamında incelenen son teknik dikey kenar çıkarımına dayanmaktadır. Sobel operatörü ile dikey kenar çıkarımı yapıldıktan sonra resim içinde plaka boyutundaki bir çerçeve gezdirilerek aday bölgeler belirlenir. Bu bölgeler içinde en fazla dikey kenar ayrıtı içerenn bölgenin seçilmesiyle plaka resim içinde bulunmaktadır. Vehicle License Plate Recognition Systems are used for automated recognition of vehicles. This system can be efficiently employed for traffic monitoring of roads, automated toll collection, entry surveillance of hospitals, military bases, official buildings, etc. The first and the important step in license plate recognition is the license plate segmentation. In this thesis, license plate segmentation systems for the vehicles which have license plate that conforms to Turkish License Plate Standards have been discussed. The first method introduced in this thesis is based on The Optical Character Recognition (OCR) system. In this method, recognizing the segmented characters in the images are aimed and histogram equalization and smearing algorithms are used for implementation of this system. The second method introduced in this thesis is based on determining high frequency coefficients within the image to find out license plate by wavelet transform. Performances of Haar and Daubechies filters are compared on that basis. The last method introduced in this thesis is based on edge detection method. Edge detection is done by Sobel operator and a moving frame is used to determine the candidate areas with a dimension similar with license plate. Finally, to find out the license plate, the area having the highest edge pixels is taken.