Wpływ modelu barw oraz metody binaryzacji na skuteczność rozpoznawania numerów tablic rejestracyjnych

W artykule przeanalizowano znaczenie konwersji modeli barw obrazów przedstawiających tablice rejestracyjne pojazdów ze względu na proces rozpoznawania ich numerów rejestracyjnych. Biorąc pod uwagę fakt, iż wiele istniejących komercyjnych systemów wykorzystywanych do monitorowania ruchu pojazdów w Inteligentnych Systemach Transportowych funkcjonuje prawidłowo przy określonych założeniach dotyczących parametrów kamer, jak również warunków oświetleniowych, skupiono się na rozwiązaniach o niskiej mocy obliczeniowej, w których rozpoznawanie znaków odbywa się zazwyczaj dla obrazów binarnych. Określenie stopnia podobieństwa lub korelacji poszczególnych znaków do binarnego wzorca jest rozwiązaniem typowym, także w aplikacjach OCR, jednakże wynik klasyfikacji jest silnie uzależniony od wyniku binaryzacji obrazu. Binaryzacja, zwłaszcza w obecności zakłóceń, w szczególności dla obrazów kolorowych, nie jest zadaniem jednoznacznym, zarówno ze względu na różne metody wyznaczania wartości progu binaryzacji, jak również sposoby uprzedniej konwersji obrazu kolorowego do skali szarości. Przestawione w artykule wyniki eksperymentalne uzyskane dla kilku popularnych modeli barw oraz metod binaryzacji potwierdzają możliwości poprawy skuteczności rozpoznawania numerów rejestracyjnych pojazdów, w odniesieniu do typowo stosowanych metod, zwłaszcza dla obrazów kolorowych niskiej rozdzielczości poddanych stratnej kompresji lub zawierających zakłócenia wpływające na wynik binaryzacji.

---

In this paper the importance of the color model conversion for images representing the vehicles’ register plates is analyzed in view of the recognition process of their numbers. Considering the fact that many existing commercial systems used for traffic monitoring in Intelligent Transport Systems operate properly under certain assumptions related to the camera parameters, as well as lighting conditions, the paper is focused on low computational power solutions, in which the character recognition is usually performed using the binary images. Calculation of the degree of similarity or correlation of individual characters to the binary pattern is a typical solution, also in the OCR applications, however, the result of classification is highly dependent on the result of image binarization. Binarization, especially in the presence of distortions, especially for color images, may be ambiguous, both because of the different methods of determining the binarization threshold value, as well as prior conversion of color images to grayscale. Experimental results presented in the article obtained for several popular color models and methods of binarization confirm the possibility of improving the efficiency of vehicle registration numbers’ recognition in comparison to conventionally used methods, especially for low resolution color images subjected to lossy compression or containing distortions affecting binarization result.