JP3679958B2 - ナンバープレート認識装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両のナンバープレート認識を行なうナンバープレート認識装置に関し、特にナンバープレート部分の切り出し技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、有料道路の料金収受システムでは、料金所において通行車両の車種を判定するためにナンバープレート認識装置を設置し、ＴＶカメラ等の車両撮像装置により車両のナンバープレートを含む車両前部を撮像し、その撮像画像を処理してナンバープレートを認識するようにしている。
【０００３】
図１２は、従来のナンバープレート認識装置における認識処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すようにナンバープレート認識処理は、入力された車両画像に対して信号ノイズの除去等を行なう前処理（ステップＳ１）、車両画像中からナンバープレート部分を切り出すプレート切り出し処理（ステップＳ２）、プレート領域から個々の文字領域を切り出す文字切り出し処理（ステップＳ３）、切り出した文字を最もそれらしい文字種に識別する文字認識処理（ステップＳ４）、の大きく四つの処理からなっている。
【０００４】
上記ナンバープレート認識処理において、ステップＳ２に示すプレート切り出し処理に関する従来手法の代表的な一例としては、次に示すように、
１．原画像に対する水平方向移動平均フィルタ画像の生成。
【０００５】
２．上記水平方向移動平均フィルタ画像と原画像との差分画像（正高周波画像＝原画像−移動平均フィルタ画像、負高周波画像＝移動平均フィルタ画像−原画像）の生成。
【０００６】
３．上記２差分画像（正・負高周波画像）の２値画像（正・負高周波２値画像）の生成。
【０００７】
４．上記正・負高周波２値画像のずらし相関画像の生成。
【０００８】
５．上記ずらし相関画像に対する２次元テンプレートマッチング処理。
【０００９】
６．上記２次元テンプレートマッチング処理での、マッチング度の高い領域をプレート領域として選択。
【００１０】
という処理を経て、プレート切り出し処理を行なうものがある。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記プレート切り出し処理において、移動平均フィルタ画像を生成する処理、ずらし相関画像に対する２次元テンプレートマッチング処理、といった“フィルタリング処理”を伴う処理においては、加算、乗算を繰り返し多数回実行する。このためナンバープレート認識装置において、製品として要求される速度で認識処理を行なうためには、専用の演算装置を用いる必要があり、製品の開発及び製造にあたっては、多くの時間とコストがかかるという問題があった。
【００１２】
上記の問題を解決するために、汎用の演算装置を用いて高速にプレート領域を切り出すことができるナンバープレート認識装置として、本出願人が先に特願平１０−１４８６１８号にて特許出願した手法がある。このナンバープレート認識装置におけるナンバープレート切り出し処理は、プレート探索に用いるエッジ画像（水平方向２次微分２値化画像）において、道路面の凹凸や車両のフロントグリルなど、輝度の明←→暗変化が高周期で連続して発生している部分が２値化されやすく、プレート領域として誤って切り出されてしまうことがあるという問題がある。
【００１３】
本発明は上記の課題を解決するためになされたもので、専用の演算装置を新規に開発することなく、汎用の演算装置を用いて安価に構成し得ると共に、高速かつ高精度でプレート領域を切り出すことができるナンバープレート認識装置を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るナンバープレート認識装置は、取り込んだ車両画像を水平方向と垂直方向に縮小する縮小手段と、前記縮小手段で縮小された画像について、各画素の値から該画素より正又は負方向に所定量ずらした位置の画素の値を減算し、この減算結果を２値化閾値と比較して２値化し、前記正方向にずらしたときの値と負方向にずらしたときの値の論理積演算により疑似ずらし相関画像を生成する疑似ずらし相関画像生成手段と、前記縮小手段で縮小された画像について、各画素の値から該画素より正又は負方向に所定量ずらした位置の画素の値を減算し、この減算結果を２値化閾値と比較して２値化し、前記正方向にずらしたときの値と負方向にずらしたときの値の論理和演算により疑似論理和画像を生成する疑似論理和画像生成手段と、前記疑似ずらし相関画像生成手段により生成された疑似ずらし相関画像を複数の小領域に分割し、各小領域の中で輝度値が“１”に設定されている画素の面積を算出し、該各小領域の面積値に基づいてナンバープレート候補小領域を選択するナンバープレート候補領域探索手段と、前記ナンバープレート候補領域探索手段により求めたナンバープレート候補小領域に基づいて、前記疑似論理和画像生成手段により生成された疑似論理和画像上にナンバープレート領域を仮設定し、この仮設定領域に対してナンバープレート領域としての適合性をチェックしナンバープレート領域を切り出すナンバープレート切り出し手段とを具備したことを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態に係るナンバープレート認識装置について図面を参照して説明する。
図１は、本実施の形態において対象とするディジタル画像の座標系を定義した図である。以下の説明では、図１に示すように対象とするディジタル画像Ｉの原点を左上隅にとり、そこから水平方向右にｘ軸、鉛直下方にｙ軸をとった座標系を用いることとする。また、画像Ｉ上の点（ｉ，ｊ）の輝度値をＩ（ｉ，ｊ）と表わすこととする。また、対象とするナンバープレートを含む車両画像は、ナンバープレートの各文字を認識するのに必要な解像度で撮像されているものとする。まず、本ナンバープレート認識装置におけるナンバープレート切り出し処理の位置付けについて説明する。
【００１６】
図２は、本ナンバープレート認識装置の構成を示す図である。図２において、１はＴＶカメラ等の車両撮像装置で、例えば料金所に進入した車両のナンバープレートを含む前部を撮像し、その画像（アナログ信号）を画像入力装置２に入力する。この画像入力装置２は、車両撮像装置１により撮像されたアナログの画像信号をディジタルの画像信号に変換して演算装置３に入力する。
【００１７】
上記演算装置３は、画像入力装置２から車両画像が入力されると、その画像の信号ノイズの除去等を行なう前処理（ステップＡ１）、画像中からナンバープレート部分を切り出すナンバープレート切り出し処理（ステップＡ２）、プレート領域から個々の文字領域を切り出す文字切り出し処理（ステップＡ３）、切り出した文字を最もそれらしい文字種に識別する文字認識処理（ステップＡ４）からなる処理動作を順次実行する。
【００１８】
そして、上記ステップＡ２に示す本発明に係るナンバープレート切り出し処理は、図３に示すフローチャートに従って実行される。このナンバープレート切り出し処理は、入力画像縮小処理（ステップＢ１）、疑似ずらし相関画像生成処理（ステップＢ２）、疑似論理和画像生成処理（ステップＢ３）、プレート候補領域探索処理（ステップＢ４）、プレート切り出し処理（ステップＢ５）からなっている。
【００１９】
次に上記各ステップＢ１〜Ｂ５の具体的な処理について説明する。
１．入力画像縮小処理（ステップＢ１）
この処理では、取り込んだ車両画像をｘ，ｙ（縦、横）それぞれ１／ｋ1 、１／ｋ2 に縮小する。この画像の縮小は、車両画像の各画素を、ｘ，ｙそれぞれ（ｋ1 −１）画素、（ｋ2 −１）画素飛ばしで取り出すことによって行なう。原画像をＩ、縮小画像をＩsub、原画像の水平方向サイズをＸ、垂直方向サイズをＹとすると、
Ｉsub（ｍ，ｎ）＝Ｉ（ｋ1 ｍ，ｋ2 ｎ）
但し、０≦ｍ≦Ｘ／ｋ1 −１，０≦ｎ≦Ｙ／ｋ2 −１
とし、適用に当たって、ｋ1 ，ｋ2 の取り得る値としては、何れも１，２，３程度が適当である。なお、以下の説明において例示する各パラメータの具体的な値は、ｋ1 ＝ｋ2 ＝２を前提としたものである。
【００２０】
２．疑似ずらし相関画像生成処理（ステップＢ２）
（１）次式により、点（ｍ，ｎ）における疑似ずらし相関画像Ｉcor（ｍ，ｎ）を生成する。
ここで、abs()は絶対値、&&は論理積、||は論理和をそれぞれ意味する。また、lag1,lag２,lag３,は、ずらし量を意味するパラメータで、画像上でのプレートの大きさによって決定されるが、大体５〜９の値が適切である。θは２値化閾値であり、１５〜２０位が適当である。
【００２１】
（２）上記（１）の処理を、全てのｍ（０≦ｍ≦Ｘ／ｋ1 −１）について行なう。
（３）上記（１）、（２）の処理を、全てのｎ（０≦ｎ≦Ｙ／ｋ2 −１）について行なう。
上記疑似ずらし相関画像生成処理により、図４（ａ）に示す縮小画像から同図（ｂ）に示すような疑似ずらし相関画像が得られる。
【００２２】
３．疑似論理和画像生成処理（ステップＢ３）
（１）次式により、点（ｍ，ｎ）における疑似論理和画像Ｉor（ｍ，ｎ）を生成する。
上式中の各記号並びにパラメータの意味は、前記疑似ずらし相関画像生成処理の各記号、パラメータと同一であり、用いるパラメータ値も同一のものとする。
【００２３】
（２）上記（１）の処理を、全てのｍ（０≦ｍ≦Ｘ／ｋ1 −１）について行なう。
（３）上記（１）、（２）の処理を、全てのｎ（０≦ｎ≦Ｙ／ｋ2 −１）について行なう。
上記疑似論理和画像生成処理により、図５（ａ）に示す縮小画像から同図（ｂ）に示すような疑似論理和画像が得られる。
【００２４】
４．プレート候補領域探索処理（ステップＢ４）
（１）小領域毎の２値化面積計算
ステップＢ２により得られた疑似ずらし相関画像を、図６に示すような複数の小領域に分割し、小領域の中で２値化されている部分（＝輝度値が１に設定されている画素）の面積を各小領域毎に計算する。１小領域当りのｘ及びｙ方向サイズは、画面上のプレートｘ，ｙサイズの半分程度が目安である。
【００２５】
（２）プレート候補小領域選択
以下の手順により、プレートの前部あるいは一部を含んでいるプレート候補小領域を選択する。
i．各小領域の面積の大きい順にソートする。
ii．ソートした各領域の上位Ｎcand個について、
ａ．（第ｎ位の小領域の値）／（第１位の小領域の値）＞ｒ1
ｂ．（選択された候補数）＜Ｎselect
の何れかを満たす小領域を全て選択する。ここで、Ｎcandは５０個、Ｎselectは２０個位が適当である。また、ｒ1 の値は、０．５程度が適当である。
【００２６】
iii．上記（２）で選択したプレート候補小領域を、画像上で下から順に（＝ｙ座標の大きい順に）なるようにソートする。
【００２７】
５．プレート切り出し処理（ステップＢ５）
上記プレート候補領域探索処理で求めたプレート候補小領域について、１位の候補領域から順に以下の手順によってプレート領域としての適合性をチェックし、プレート領域の切り出しを行なう。
【００２８】
（１）周辺小領域マージ処理
以下の手順により、注目するプレート候補小領域の周辺の小領域をマージする。
i．１位候補領域から順に、注目するプレート小領域を１つ選ぶ。
ii．注目するプレート小領域に隣接する小領域のうち、上記プレート候補領域探索処理においてプレート候補小領域として選ばれたものがあるかどうかを調べる。
【００２９】
iii．上記ii．で該当する隣接小領域が見つかった場合、以下に示すａ、ｂの条件を満たすかどうかを調べて、満たす場合にはこれをマージし、注目するプレート小領域のｘ，ｙ方向範囲を図７に示すように修正する。マージされたプレート小領域は以後無効とし、処理対象としない。
ａ．ｘ方向の通算マージ回数がＮmerge 回以下である（Ｎmerge は４程度）。
ｂ．他の小領域によってマージされていない。
【００３０】
iv．上記ii．、iii．をマージできる隣接小領域がなくなるまで繰り返す。
【００３１】
（２）プレート領域仮設定処理
上記（１）の処理によって得られた、周辺小領域をマージしたプレート候補小領域に対して左・右・上・下それぞれに関して余裕を見て（１０〜１５画素程度）、プレート領域の仮設定を行なう。
【００３２】
（３）ｘ方向領域設定処理
仮設定された上記プレートｘ領域について、以下の手順によりプレートｘ方向の領域設定を行なう。
i．疑似論理和画像上のプレート仮設定領域に対して、ｘ軸への射影ヒストグラムを求める。
ii．上記i．で求めたｘ軸射影ヒストグラムデータに対して、移動平均長ｌmaxの移動平均処理を行なう。移動平均長ｌmaxは、５０〜５５程度に設定する。
【００３３】
iii．以下の手順により、移動平均処理を施したｘ軸射影ヒストグラムデータのピーク点及び移動平均データの最大値を求める。
Ａ．移動平均処理を施したｘ軸射影ヒストグラムの値が最大となるｘ座標、及びその値を求め、その求めた最大値を「max_x_hist」とする。
Ｂ．以下の計算式によって、参照値「ref_x_hist」を計算する。
ref_x_hist ＝ max_x_hist * r2
r2 は、０．８程度の値が適当である。
Ｃ．図８に示すように移動平均処理を施したｘ軸射影ヒストグラムデータを左右から調べて、その値が「ref_x_hist」を初めて越えるｘ座標を左右各々について求め、２点の中点ｘc を計算する。
Ｄ．移動平均処理を施したｘ軸射影ヒストグラムデータの重心ｘg を計算する。
Ｅ．図９に示すように上記中点ｘc と重心ｘg を比較して、ヒストグラムデータ全体の中心座標により近い方をｘ軸射影ヒストグラムデータのピーク点とする。図９では、中点ｘc をピーク点として選択した状態を示している。
【００３４】
vi．プレート左右端探索処理
以下の手順により、ｘ軸射影ヒストグラムデータと、iii．で求めたピーク点ｘ座標及び移動平均データの最大値「max_x_hist」を用いて、プレート左右端座標を求める。
Ａ．以下の計算式によって、参照値「ref_hist」を計算する。
ref_hist＝max_x_hist * r3
r3 は、０．２程度の値が適当である。
Ｂ．図１０に示すように、以下の範囲において、ｘ軸射影ヒストグラムデータをピーク点に近い方から調べ、その値が初めて参照値「ref_hist」以下となるところを求めてプレート左右端とする。
左端：（ピーク点）− x_srch_area1〜（ピーク点）− x_srch_area2
右端：（ピーク点）＋ x_srch_area2〜（ピーク点）＋ x_srch_area1
上記「x_srch_area1」は７５〜８０、「x_srch_area2」は４５〜５０程度の値が適当である。
【００３５】
（４）ｙ方向領域設定処理
仮設定されたプレートｙ領域について、以下の処理によりプレートｙ方向の領域設定を行なう。
i．疑似論理和画像上のプレート仮設定領域に対して、ｙ軸への射影ヒストグラムを求める。
ii．上記i．で求めたｙ軸射影ヒストグラムデータに対して、移動平均長ｌmay の移動平均処理を行なう。移動平均長ｌmay は、１５〜２０程度に設定する。
【００３６】
iii．以下の手順によりプレート上下端座標を求める。
Ａ．移動平均処理を施したｙ軸射影ヒストグラムデータの最大値「max_y_hist」を求め、以下の計算式によって、参照値「ref_hist」を計算する。
ref_hist＝max_y_hist * r4
r4 は、０．２程度の値が適当である。
Ｂ．図１１に示すように、移動平均処理を施したｙ軸射影ヒストグラムデータを上下端から探索して、初めて参照値「ref_hist」以上となる座標をそれぞれについて求め、プレート上下端とする。但し、上下端は、上端→下端の順に求め、下端を求める際には上端からの距離（＝高さ）がＨplate より小さくならないように座標を設定する。Ｈplate は、３５〜４０程度の値が適当である。
【００３７】
（５）ギャップラインチェック処理
ｘ，ｙ方向設定処理で設定したプレート領域に対して、ギャップライン（ナンバープレートの大文字と小文字の間にある、水平方向のすき間）のチェックを行なう。
i．ギャップライン捕捉
疑似論理和画像を用いて、設定したプレート領域に対して、ギャップライン捕捉する。
Ａ．疑似論理和画像上のプレート設定領域において、ｙ軸射影ヒストグラム求め、その求めたヒストグラムデータ列を「proj_hist［］」とする。
Ｂ．設定したプレート領域において、各横ライン毎に最大ゼロラン長（２値化画像で“０”が連続して続くところ）となる領域を求め、その求めた最大ゼロラン長データ列を「zero_run［］」とする。
【００３８】
Ｃ．以下の計算式により、ギャップライン探索範囲を設定する。
（探索開始点）＝（始点ｙ座標）＋（マージン）
（探索終端点）＝（始点ｙ座標）＋（プレートｙサイズ）×r5 −（マージン）
r5 は、０．７、マージンは５〜１０程度の値が適当である。
【００３９】
Ｄ．上記Ｃ．で求めたギャップライン探索範囲において、ヒストグラムデータ列「proj_hist［］」及び最大ゼロラン長データ列「zero_run［］」を用いて、以下の条件に最も良く当てはまるｙ座標を求め、ギャップラインｙ座標とする。
【００４０】
ａ．最大ゼロラン長の長い行がｙ方向に数行（２，３行程度）連続する。
ｂ．ギャップライン領域にｙ軸射影ヒストグラムの小さい部分が現れる。
ｃ．ギャップライン領域の上下数行に、ｙ軸射影の大きい部分が現れる。
上記のようにして求めたギャップラインｙ座標をｙgap とする。
【００４１】
ii．ギャップライン評価
上記の処理で求めたギャップライン座標ｙgap 、及びｘ，ｙ方向プレート領域の情報を元に、ナンバープレートのギャップラインとして正当であるかどうかを評価する。
［始点ｙ座標−ギャップラインｙ座標間の大きさチェック］
始点ｙ座標−ギャップラインｙ座標間の大きさがｈ1 より大きい場合は、ナンバープレートでないと判定する。ｈ1 は２０程度の値が適当である。
［ギャップライン、小文字部高さチェック］
Ａ．プレート領域において、各ｙ座標毎に（プレート幅−ｙ軸射影ヒストグラム値）を計算し、求めたデータ列を「sub_data［］」とする。
【００４２】
Ｂ．次式により、参照ゼロ長さ「ref_zero_len」を計算する。
ref_zero_len＝sub_data［ygap］* r6
r6 は、０．８〜０．８５程度の値が適当である。
【００４３】
Ｃ．ｙ軸射影ヒストグラムデータと「ref_zero_len」とを用いて、
gap_h（ギャップライン高さ）：ギャップライン近傍で、「sub_data［］」が連続して「ref_zero_len」以上となっている高さ
zero_h（ゼロ領域高さ）：ギャップライン上側で、「sub_data［］」が「ref_zero_len」以上となっている高さ
char_h（小文字部高さ）：ギャップライン上側で、「sub_data［］」が「ref_zero_len」以下となっている高さ
をそれぞれ求める。
【００４４】
Ｄ．以下の何れかの条件に当てはまる場合は、ナンバープレートでないと判定する。
gap_h ＞ max_gap_h
char_h ＜ zero_h
max_gap_h は、４〜５程度の値が適当である。
【００４５】
［ギャップライン位置、長さチェック］
以下の何れかの条件に当てはまる場合は、ナンバープレートでないと判定する。
ygap ＜＝（プレート高さ）＊ r7 ＋（プレート始点ｙ座標）
ygap ＞＝（プレート高さ）＊ r8 ＋（プレート始点ｙ座標）
（ギャップライン長さ）＜＝min_gap_len
r7 は０．２程度、r8 は０．５程度、「min_gap_len」は２０〜２５程度の値がそれぞれ適当である。
以上の全てのチェックにパスした場合は、切り出した領域はナンバープレートであると判定する。
【００４６】
６．２位候補以下のプレート切り出し処理
上記１．〜５．の処理を、以下の何れかの条件に当てはまるまで続ける。
【００４７】
ａ．全てのプレート候補小領域をチェックし終える。
ｂ．１．〜５．の処理をＮtry 回実行した後で、１つ以上のプレート領域が切り出されている（Ｎtry は５〜８程度）。
【００４８】
７．プレート領域ソート
上記１．〜６．までの処理の結果、複数のプレート領域が見つかった場合は、終点ｙ座標の大きい順（＝下にあるプレート領域から順）になるようにソートする。
【００４９】
次に本発明に係るナンバープレート切り出し処理と、従来手法との比較について説明する。
本発明における疑似ずらし相関画像は、従来手法の正・負高周波２値画像のずらし相関画像とほぼ同様の、プレート領域“１”、それ以外が“０”となるような２値化画像となっている。
また、疑似ずらし相関画像と疑似論理和画像を用いた小領域毎の２値化領域面積によるプレート候補領域の選定処理によって、従来手法のずらし相関画像に対する２次元テンプレートマッチング処理による、マッチング度の高い領域を求める処理とほぼ同等の効果を得ることができる。
従って、本発明に係るナンバープレート切り出し処理によるナンバープレート切り出し性能は、従来手法による切り出し性能とほぼ同等であると言える。
【００５０】
そして、本発明に係るナンバープレート切り出し処理によれば、従来手法に比べてフィルタリング処理が非常に少なく、加算、乗算の演算量が大幅に減るため、汎用の演算装置でも高速にプレート切り出し処理を行なうことが可能である。また、本発明では、使用する演算装置のアーキテクチャに依存しない汎用の言語のみでアルゴリズムを記述できるものであり、移植性が高い。更に、専用の演算装置を開発する必要がなく、従来に比べて開発期間の短縮及びコストの低減化が可能である。
なお、本発明によるナンバープレート認識装置は、有料道路の料金収受処理において進入車両のナンバープレートを認識する場合だけでなく、その他、例えば駐車場において車両のナンバープレートを認識する場合等に適用し得るものである。
【００５１】
【発明の効果】
以上詳記したように本発明によれば、専用の演算装置を新規に開発することなく、汎用の演算装置を用いて高速かつ高精度にプレート領域を切り出すことができ、開発期間の短縮及びコストの低減化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態において対象とするディジタル画像の座標系を定義した図。
【図２】本発明の実施の形態に係るナンバープレート認識装置の構成を示す図。
【図３】同実施の形態におけるナンバープレート切り出し処理の手順を示すフローチャート。
【図４】同実施の形態における疑似ずらし相関画像の例を示す図。
【図５】同実施の形態における疑似論理和画像の例を示す図。
【図６】同実施の形態における疑似ずらし相関画像上の小領域毎の２値化面積計算処理を説明する図。
【図７】同実施の形態における疑似ずらし相関画像上の小領域のマージ処理を説明する図。
【図８】同実施の形態におけるｘ方向領域設定処理の一処理を説明する図。
【図９】同実施の形態におけるｘ方向領域設定処理の一処理を説明する図。
【図１０】同実施の形態におけるプレート左右端設定処理を説明する図。
【図１１】同実施の形態におけるプレート上下端設定処理を説明する図。
【図１２】従来例に係るナンバープレート認識装置における認識処理手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
１…車両撮像装置
２…画像入力装置
３…演算装置
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両のナンバープレート認識を行なうナンバープレート認識装置に関し、特にナンバープレート部分の切り出し技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、有料道路の料金収受システムでは、料金所において通行車両の車種を判定するためにナンバープレート認識装置を設置し、ＴＶカメラ等の車両撮像装置により車両のナンバープレートを含む車両前部を撮像し、その撮像画像を処理してナンバープレートを認識するようにしている。
【０００３】
図１２は、従来のナンバープレート認識装置における認識処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すようにナンバープレート認識処理は、入力された車両画像に対して信号ノイズの除去等を行なう前処理（ステップＳ１）、車両画像中からナンバープレート部分を切り出すプレート切り出し処理（ステップＳ２）、プレート領域から個々の文字領域を切り出す文字切り出し処理（ステップＳ３）、切り出した文字を最もそれらしい文字種に識別する文字認識処理（ステップＳ４）、の大きく四つの処理からなっている。
【０００４】
上記ナンバープレート認識処理において、ステップＳ２に示すプレート切り出し処理に関する従来手法の代表的な一例としては、次に示すように、
１．原画像に対する水平方向移動平均フィルタ画像の生成。
【０００５】
２．上記水平方向移動平均フィルタ画像と原画像との差分画像（正高周波画像＝原画像−移動平均フィルタ画像、負高周波画像＝移動平均フィルタ画像−原画像）の生成。
【０００６】
３．上記２差分画像（正・負高周波画像）の２値画像（正・負高周波２値画像）の生成。
【０００７】
４．上記正・負高周波２値画像のずらし相関画像の生成。
【０００８】
５．上記ずらし相関画像に対する２次元テンプレートマッチング処理。
【０００９】
６．上記２次元テンプレートマッチング処理での、マッチング度の高い領域をプレート領域として選択。
【００１０】
という処理を経て、プレート切り出し処理を行なうものがある。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記プレート切り出し処理において、移動平均フィルタ画像を生成する処理、ずらし相関画像に対する２次元テンプレートマッチング処理、といった“フィルタリング処理”を伴う処理においては、加算、乗算を繰り返し多数回実行する。このためナンバープレート認識装置において、製品として要求される速度で認識処理を行なうためには、専用の演算装置を用いる必要があり、製品の開発及び製造にあたっては、多くの時間とコストがかかるという問題があった。
【００１２】
上記の問題を解決するために、汎用の演算装置を用いて高速にプレート領域を切り出すことができるナンバープレート認識装置として、本出願人が先に特願平１０−１４８６１８号にて特許出願した手法がある。このナンバープレート認識装置におけるナンバープレート切り出し処理は、プレート探索に用いるエッジ画像（水平方向２次微分２値化画像）において、道路面の凹凸や車両のフロントグリルなど、輝度の明←→暗変化が高周期で連続して発生している部分が２値化されやすく、プレート領域として誤って切り出されてしまうことがあるという問題がある。
【００１３】
本発明は上記の課題を解決するためになされたもので、専用の演算装置を新規に開発することなく、汎用の演算装置を用いて安価に構成し得ると共に、高速かつ高精度でプレート領域を切り出すことができるナンバープレート認識装置を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るナンバープレート認識装置は、取り込んだ車両画像を水平方向と垂直方向に縮小する縮小手段と、前記縮小手段で縮小された画像について、各画素の値から該画素より正又は負方向に所定量ずらした位置の画素の値を減算し、この減算結果を２値化閾値と比較して２値化し、前記正方向にずらしたときの値と負方向にずらしたときの値の論理積演算により疑似ずらし相関画像を生成する疑似ずらし相関画像生成手段と、前記縮小手段で縮小された画像について、各画素の値から該画素より正又は負方向に所定量ずらした位置の画素の値を減算し、この減算結果を２値化閾値と比較して２値化し、前記正方向にずらしたときの値と負方向にずらしたときの値の論理和演算により疑似論理和画像を生成する疑似論理和画像生成手段と、前記疑似ずらし相関画像生成手段により生成された疑似ずらし相関画像を複数の小領域に分割し、各小領域の中で輝度値が“１”に設定されている画素の面積を算出し、該各小領域の面積値に基づいてナンバープレート候補小領域を選択するナンバープレート候補領域探索手段と、前記ナンバープレート候補領域探索手段により求めたナンバープレート候補小領域に基づいて、前記疑似論理和画像生成手段により生成された疑似論理和画像上にナンバープレート領域を仮設定し、この仮設定領域に対してナンバープレート領域としての適合性をチェックしナンバープレート領域を切り出すナンバープレート切り出し手段とを具備したことを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態に係るナンバープレート認識装置について図面を参照して説明する。
図１は、本実施の形態において対象とするディジタル画像の座標系を定義した図である。以下の説明では、図１に示すように対象とするディジタル画像Ｉの原点を左上隅にとり、そこから水平方向右にｘ軸、鉛直下方にｙ軸をとった座標系を用いることとする。また、画像Ｉ上の点（ｉ，ｊ）の輝度値をＩ（ｉ，ｊ）と表わすこととする。また、対象とするナンバープレートを含む車両画像は、ナンバープレートの各文字を認識するのに必要な解像度で撮像されているものとする。まず、本ナンバープレート認識装置におけるナンバープレート切り出し処理の位置付けについて説明する。
【００１６】
図２は、本ナンバープレート認識装置の構成を示す図である。図２において、１はＴＶカメラ等の車両撮像装置で、例えば料金所に進入した車両のナンバープレートを含む前部を撮像し、その画像（アナログ信号）を画像入力装置２に入力する。この画像入力装置２は、車両撮像装置１により撮像されたアナログの画像信号をディジタルの画像信号に変換して演算装置３に入力する。
【００１７】
上記演算装置３は、画像入力装置２から車両画像が入力されると、その画像の信号ノイズの除去等を行なう前処理（ステップＡ１）、画像中からナンバープレート部分を切り出すナンバープレート切り出し処理（ステップＡ２）、プレート領域から個々の文字領域を切り出す文字切り出し処理（ステップＡ３）、切り出した文字を最もそれらしい文字種に識別する文字認識処理（ステップＡ４）からなる処理動作を順次実行する。
【００１８】
そして、上記ステップＡ２に示す本発明に係るナンバープレート切り出し処理は、図３に示すフローチャートに従って実行される。このナンバープレート切り出し処理は、入力画像縮小処理（ステップＢ１）、疑似ずらし相関画像生成処理（ステップＢ２）、疑似論理和画像生成処理（ステップＢ３）、プレート候補領域探索処理（ステップＢ４）、プレート切り出し処理（ステップＢ５）からなっている。
【００１９】
次に上記各ステップＢ１〜Ｂ５の具体的な処理について説明する。
１．入力画像縮小処理（ステップＢ１）
この処理では、取り込んだ車両画像をｘ，ｙ（縦、横）それぞれ１／ｋ1 、１／ｋ2 に縮小する。この画像の縮小は、車両画像の各画素を、ｘ，ｙそれぞれ（ｋ1 −１）画素、（ｋ2 −１）画素飛ばしで取り出すことによって行なう。原画像をＩ、縮小画像をＩsub、原画像の水平方向サイズをＸ、垂直方向サイズをＹとすると、
Ｉsub（ｍ，ｎ）＝Ｉ（ｋ1 ｍ，ｋ2 ｎ）
但し、０≦ｍ≦Ｘ／ｋ1 −１，０≦ｎ≦Ｙ／ｋ2 −１
とし、適用に当たって、ｋ1 ，ｋ2 の取り得る値としては、何れも１，２，３程度が適当である。なお、以下の説明において例示する各パラメータの具体的な値は、ｋ1 ＝ｋ2 ＝２を前提としたものである。
【００２０】
２．疑似ずらし相関画像生成処理（ステップＢ２）
（１）次式により、点（ｍ，ｎ）における疑似ずらし相関画像Ｉcor（ｍ，ｎ）を生成する。
【００２１】
（２）上記（１）の処理を、全てのｍ（０≦ｍ≦Ｘ／ｋ1 −１）について行なう。
（３）上記（１）、（２）の処理を、全てのｎ（０≦ｎ≦Ｙ／ｋ2 −１）について行なう。
上記疑似ずらし相関画像生成処理により、図４（ａ）に示す縮小画像から同図（ｂ）に示すような疑似ずらし相関画像が得られる。
【００２２】
３．疑似論理和画像生成処理（ステップＢ３）
（１）次式により、点（ｍ，ｎ）における疑似論理和画像Ｉor（ｍ，ｎ）を生成する。
【００２３】
（２）上記（１）の処理を、全てのｍ（０≦ｍ≦Ｘ／ｋ1 −１）について行なう。
（３）上記（１）、（２）の処理を、全てのｎ（０≦ｎ≦Ｙ／ｋ2 −１）について行なう。
上記疑似論理和画像生成処理により、図５（ａ）に示す縮小画像から同図（ｂ）に示すような疑似論理和画像が得られる。
【００２４】
４．プレート候補領域探索処理（ステップＢ４）
（１）小領域毎の２値化面積計算
ステップＢ２により得られた疑似ずらし相関画像を、図６に示すような複数の小領域に分割し、小領域の中で２値化されている部分（＝輝度値が１に設定されている画素）の面積を各小領域毎に計算する。１小領域当りのｘ及びｙ方向サイズは、画面上のプレートｘ，ｙサイズの半分程度が目安である。
【００２５】
（２）プレート候補小領域選択
以下の手順により、プレートの前部あるいは一部を含んでいるプレート候補小領域を選択する。
i．各小領域の面積の大きい順にソートする。
ii．ソートした各領域の上位Ｎcand個について、
ａ．（第ｎ位の小領域の値）／（第１位の小領域の値）＞ｒ1
ｂ．（選択された候補数）＜Ｎselect
の何れかを満たす小領域を全て選択する。ここで、Ｎcandは５０個、Ｎselectは２０個位が適当である。また、ｒ1 の値は、０．５程度が適当である。
【００２６】
iii．上記（２）で選択したプレート候補小領域を、画像上で下から順に（＝ｙ座標の大きい順に）なるようにソートする。
【００２７】
５．プレート切り出し処理（ステップＢ５）
上記プレート候補領域探索処理で求めたプレート候補小領域について、１位の候補領域から順に以下の手順によってプレート領域としての適合性をチェックし、プレート領域の切り出しを行なう。
【００２８】
（１）周辺小領域マージ処理
以下の手順により、注目するプレート候補小領域の周辺の小領域をマージする。
i．１位候補領域から順に、注目するプレート小領域を１つ選ぶ。
ii．注目するプレート小領域に隣接する小領域のうち、上記プレート候補領域探索処理においてプレート候補小領域として選ばれたものがあるかどうかを調べる。
【００２９】
iii．上記ii．で該当する隣接小領域が見つかった場合、以下に示すａ、ｂの条件を満たすかどうかを調べて、満たす場合にはこれをマージし、注目するプレート小領域のｘ，ｙ方向範囲を図７に示すように修正する。マージされたプレート小領域は以後無効とし、処理対象としない。
ａ．ｘ方向の通算マージ回数がＮmerge 回以下である（Ｎmerge は４程度）。
ｂ．他の小領域によってマージされていない。
【００３０】
iv．上記ii．、iii．をマージできる隣接小領域がなくなるまで繰り返す。
【００３１】
（２）プレート領域仮設定処理
上記（１）の処理によって得られた、周辺小領域をマージしたプレート候補小領域に対して左・右・上・下それぞれに関して余裕を見て（１０〜１５画素程度）、プレート領域の仮設定を行なう。
【００３２】
（３）ｘ方向領域設定処理
仮設定された上記プレートｘ領域について、以下の手順によりプレートｘ方向の領域設定を行なう。
i．疑似論理和画像上のプレート仮設定領域に対して、ｘ軸への射影ヒストグラムを求める。
ii．上記i．で求めたｘ軸射影ヒストグラムデータに対して、移動平均長ｌmaxの移動平均処理を行なう。移動平均長ｌmaxは、５０〜５５程度に設定する。
【００３３】
iii．以下の手順により、移動平均処理を施したｘ軸射影ヒストグラムデータのピーク点及び移動平均データの最大値を求める。
Ａ．移動平均処理を施したｘ軸射影ヒストグラムの値が最大となるｘ座標、及びその値を求め、その求めた最大値を「max_x_hist」とする。
Ｂ．以下の計算式によって、参照値「ref_x_hist」を計算する。
ref_x_hist ＝ max_x_hist * r2
r2 は、０．８程度の値が適当である。
Ｃ．図８に示すように移動平均処理を施したｘ軸射影ヒストグラムデータを左右から調べて、その値が「ref_x_hist」を初めて越えるｘ座標を左右各々について求め、２点の中点ｘc を計算する。
Ｄ．移動平均処理を施したｘ軸射影ヒストグラムデータの重心ｘg を計算する。
Ｅ．図９に示すように上記中点ｘc と重心ｘg を比較して、ヒストグラムデータ全体の中心座標により近い方をｘ軸射影ヒストグラムデータのピーク点とする。図９では、中点ｘc をピーク点として選択した状態を示している。
【００３４】
vi．プレート左右端探索処理
以下の手順により、ｘ軸射影ヒストグラムデータと、iii．で求めたピーク点ｘ座標及び移動平均データの最大値「max_x_hist」を用いて、プレート左右端座標を求める。
Ａ．以下の計算式によって、参照値「ref_hist」を計算する。
ref_hist＝max_x_hist * r3
r3 は、０．２程度の値が適当である。
Ｂ．図１０に示すように、以下の範囲において、ｘ軸射影ヒストグラムデータをピーク点に近い方から調べ、その値が初めて参照値「ref_hist」以下となるところを求めてプレート左右端とする。
左端：（ピーク点）− x_srch_area1〜（ピーク点）− x_srch_area2
右端：（ピーク点）＋ x_srch_area2〜（ピーク点）＋ x_srch_area1
上記「x_srch_area1」は７５〜８０、「x_srch_area2」は４５〜５０程度の値が適当である。
【００３５】
（４）ｙ方向領域設定処理
仮設定されたプレートｙ領域について、以下の処理によりプレートｙ方向の領域設定を行なう。
i．疑似論理和画像上のプレート仮設定領域に対して、ｙ軸への射影ヒストグラムを求める。
ii．上記i．で求めたｙ軸射影ヒストグラムデータに対して、移動平均長ｌmay の移動平均処理を行なう。移動平均長ｌmay は、１５〜２０程度に設定する。
【００３６】
iii．以下の手順によりプレート上下端座標を求める。
Ａ．移動平均処理を施したｙ軸射影ヒストグラムデータの最大値「max_y_hist」を求め、以下の計算式によって、参照値「ref_hist」を計算する。
ref_hist＝max_y_hist * r4
r4 は、０．２程度の値が適当である。
Ｂ．図１１に示すように、移動平均処理を施したｙ軸射影ヒストグラムデータを上下端から探索して、初めて参照値「ref_hist」以上となる座標をそれぞれについて求め、プレート上下端とする。但し、上下端は、上端→下端の順に求め、下端を求める際には上端からの距離（＝高さ）がＨplate より小さくならないように座標を設定する。Ｈplate は、３５〜４０程度の値が適当である。
【００３７】
（５）ギャップラインチェック処理
ｘ，ｙ方向設定処理で設定したプレート領域に対して、ギャップライン（ナンバープレートの大文字と小文字の間にある、水平方向のすき間）のチェックを行なう。
i．ギャップライン捕捉
疑似論理和画像を用いて、設定したプレート領域に対して、ギャップライン捕捉する。
Ａ．疑似論理和画像上のプレート設定領域において、ｙ軸射影ヒストグラム求め、その求めたヒストグラムデータ列を「proj_hist［］」とする。
Ｂ．設定したプレート領域において、各横ライン毎に最大ゼロラン長（２値化画像で“０”が連続して続くところ）となる領域を求め、その求めた最大ゼロラン長データ列を「zero_run［］」とする。
【００３８】
Ｃ．以下の計算式により、ギャップライン探索範囲を設定する。
（探索開始点）＝（始点ｙ座標）＋（マージン）
（探索終端点）＝（始点ｙ座標）＋（プレートｙサイズ）×r5 −（マージン）
r5 は、０．７、マージンは５〜１０程度の値が適当である。
【００３９】
Ｄ．上記Ｃ．で求めたギャップライン探索範囲において、ヒストグラムデータ列「proj_hist［］」及び最大ゼロラン長データ列「zero_run［］」を用いて、以下の条件に最も良く当てはまるｙ座標を求め、ギャップラインｙ座標とする。
【００４０】
ａ．最大ゼロラン長の長い行がｙ方向に数行（２，３行程度）連続する。
ｂ．ギャップライン領域にｙ軸射影ヒストグラムの小さい部分が現れる。
ｃ．ギャップライン領域の上下数行に、ｙ軸射影の大きい部分が現れる。
上記のようにして求めたギャップラインｙ座標をｙgap とする。
【００４１】
ii．ギャップライン評価
上記の処理で求めたギャップライン座標ｙgap 、及びｘ，ｙ方向プレート領域の情報を元に、ナンバープレートのギャップラインとして正当であるかどうかを評価する。
［始点ｙ座標−ギャップラインｙ座標間の大きさチェック］
始点ｙ座標−ギャップラインｙ座標間の大きさがｈ1 より大きい場合は、ナンバープレートでないと判定する。ｈ1 は２０程度の値が適当である。
［ギャップライン、小文字部高さチェック］
Ａ．プレート領域において、各ｙ座標毎に（プレート幅−ｙ軸射影ヒストグラム値）を計算し、求めたデータ列を「sub_data［］」とする。
【００４２】
Ｂ．次式により、参照ゼロ長さ「ref_zero_len」を計算する。
ref_zero_len＝sub_data［ygap］* r6
r6 は、０．８〜０．８５程度の値が適当である。
【００４３】
Ｃ．ｙ軸射影ヒストグラムデータと「ref_zero_len」とを用いて、
gap_h（ギャップライン高さ）：ギャップライン近傍で、「sub_data［］」が連続して「ref_zero_len」以上となっている高さ
zero_h（ゼロ領域高さ）：ギャップライン上側で、「sub_data［］」が「ref_zero_len」以上となっている高さ
char_h（小文字部高さ）：ギャップライン上側で、「sub_data［］」が「ref_zero_len」以下となっている高さ
をそれぞれ求める。
【００４４】
Ｄ．以下の何れかの条件に当てはまる場合は、ナンバープレートでないと判定する。
gap_h ＞ max_gap_h
char_h ＜ zero_h
max_gap_h は、４〜５程度の値が適当である。
【００４５】
［ギャップライン位置、長さチェック］
以下の何れかの条件に当てはまる場合は、ナンバープレートでないと判定する。
ygap ＜＝（プレート高さ）＊ r7 ＋（プレート始点ｙ座標）
ygap ＞＝（プレート高さ）＊ r8 ＋（プレート始点ｙ座標）
（ギャップライン長さ）＜＝min_gap_len
r7 は０．２程度、r8 は０．５程度、「min_gap_len」は２０〜２５程度の値がそれぞれ適当である。
以上の全てのチェックにパスした場合は、切り出した領域はナンバープレートであると判定する。
【００４６】
６．２位候補以下のプレート切り出し処理
上記１．〜５．の処理を、以下の何れかの条件に当てはまるまで続ける。
【００４７】
ａ．全てのプレート候補小領域をチェックし終える。
ｂ．１．〜５．の処理をＮtry 回実行した後で、１つ以上のプレート領域が切り出されている（Ｎtry は５〜８程度）。
【００４８】
７．プレート領域ソート
上記１．〜６．までの処理の結果、複数のプレート領域が見つかった場合は、終点ｙ座標の大きい順（＝下にあるプレート領域から順）になるようにソートする。
【００４９】
次に本発明に係るナンバープレート切り出し処理と、従来手法との比較について説明する。
本発明における疑似ずらし相関画像は、従来手法の正・負高周波２値画像のずらし相関画像とほぼ同様の、プレート領域“１”、それ以外が“０”となるような２値化画像となっている。
また、疑似ずらし相関画像と疑似論理和画像を用いた小領域毎の２値化領域面積によるプレート候補領域の選定処理によって、従来手法のずらし相関画像に対する２次元テンプレートマッチング処理による、マッチング度の高い領域を求める処理とほぼ同等の効果を得ることができる。
従って、本発明に係るナンバープレート切り出し処理によるナンバープレート切り出し性能は、従来手法による切り出し性能とほぼ同等であると言える。
【００５０】
そして、本発明に係るナンバープレート切り出し処理によれば、従来手法に比べてフィルタリング処理が非常に少なく、加算、乗算の演算量が大幅に減るため、汎用の演算装置でも高速にプレート切り出し処理を行なうことが可能である。また、本発明では、使用する演算装置のアーキテクチャに依存しない汎用の言語のみでアルゴリズムを記述できるものであり、移植性が高い。更に、専用の演算装置を開発する必要がなく、従来に比べて開発期間の短縮及びコストの低減化が可能である。
なお、本発明によるナンバープレート認識装置は、有料道路の料金収受処理において進入車両のナンバープレートを認識する場合だけでなく、その他、例えば駐車場において車両のナンバープレートを認識する場合等に適用し得るものである。
【００５１】
【発明の効果】
以上詳記したように本発明によれば、専用の演算装置を新規に開発することなく、汎用の演算装置を用いて高速かつ高精度にプレート領域を切り出すことができ、開発期間の短縮及びコストの低減化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態において対象とするディジタル画像の座標系を定義した図。
【図２】本発明の実施の形態に係るナンバープレート認識装置の構成を示す図。
【図３】同実施の形態におけるナンバープレート切り出し処理の手順を示すフローチャート。
【図４】同実施の形態における疑似ずらし相関画像の例を示す図。
【図５】同実施の形態における疑似論理和画像の例を示す図。
【図６】同実施の形態における疑似ずらし相関画像上の小領域毎の２値化面積計算処理を説明する図。
【図７】同実施の形態における疑似ずらし相関画像上の小領域のマージ処理を説明する図。
【図８】同実施の形態におけるｘ方向領域設定処理の一処理を説明する図。
【図９】同実施の形態におけるｘ方向領域設定処理の一処理を説明する図。
【図１０】同実施の形態におけるプレート左右端設定処理を説明する図。
【図１１】同実施の形態におけるプレート上下端設定処理を説明する図。
【図１２】従来例に係るナンバープレート認識装置における認識処理手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
１…車両撮像装置
２…画像入力装置
３…演算装置
Claims (1)
- 取り込んだ車両画像を水平方向と垂直方向に縮小する縮小手段と、
前記縮小手段で縮小された画像について、各画素の値から該画素より正又は負方向に所定量ずらした位置の画素の値を減算し、この減算結果を２値化閾値と比較して２値化し、前記正方向にずらしたときの値と負方向にずらしたときの値の論理積演算により疑似ずらし相関画像を生成する疑似ずらし相関画像生成手段と、
前記縮小手段で縮小された画像について、各画素の値から該画素より正又は負方向に所定量ずらした位置の画素の値を減算し、この減算結果を２値化閾値と比較して２値化し、前記正方向にずらしたときの値と負方向にずらしたときの値の論理和演算により疑似論理和画像を生成する疑似論理和画像生成手段と、
前記疑似ずらし相関画像生成手段により生成された疑似ずらし相関画像を複数の小領域に分割し、各小領域の中で輝度値が“１”に設定されている画素の面積を算出し、該各小領域の面積値に基づいてナンバープレート候補小領域を選択するナンバープレート候補領域探索手段と、
前記ナンバープレート候補領域探索手段により求めたナンバープレート候補小領域に基づいて、前記疑似論理和画像生成手段により生成された疑似論理和画像上にナンバープレート領域を仮設定し、この仮設定領域に対してナンバープレート領域としての適合性をチェックしナンバープレート領域を切り出すナンバープレート切り出し手段と
を具備したことを特徴とするナンバープレート認識装置。
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