Optical Character recognition is used widely as a tool in intelligent transportation
systems for recognition of the car license plate from a still image or video. The
accuracy of Optical Character Recognition partially depends on the quality of the
input image. In this study, a set of simple and efficient methods are proposed to
improve the quality of the car license plate image extracted from video clips to
reduce the error rate for the license plate OCR even at low resolutions. Mean,
median, and maximum filters are commonly used algorithms to filter noise and
enhance an image. The proposed technique by Dr. Bodur extends them to time
domain by including the pixels of the consequent images of the video clip in filtering
algorithm. The OCR error rate is tested on fifty road and street video clips by
decreasing the resolution of the images and filtering them with common and
proposed filtering methods. The test results indicate that all proposed methods,
improve the accuracy of OCR, and the highest reduction of error is obtained by the
proposed temporal maximum filtering method.
Keywords: License Plate Recognition, temporal image enhancement, Vehicle Plate
OCR.
ÖZ:
Optik Karakter tanıma (OCR), akıllı ulaşım sistemlerinde hareketsiz bir görüntüdeki
veya videodaki araç plakasını tanımak için yaygın olarak kullanılan bir araçtır.
OCR'nın doğruluğu kısmen girilen görüntünün kalitesine bağlıdır. Bu çalışmada,
düşük çözünürlüklerde bile plaka OCR’ındaki hata oranını düşürmek için video
kliplerden araç plakası görüntüsü oluştururken görüntü kalitesini iyileştirmek için
basit ve verimli bir dizi yöntem önerildi. Ortalama, medyan ve maksimum görüntü
filtreleri, gürültüyü filtrelemek ve görüntüyü düzeltmek için yaygın olarak kullanılan
algoritmalardır. Dr. Bodur tarafından önerilen teknikler video kliplerinin sonuç
görüntülerinin piksellerini filtreleme algoritmasına dahil ederek uzaysal filtreleri
zamana genişletmektedir. OCR hata oranı, çözünürlüğü dokuz seviyede azaltan elli
yol ve sokak videosundan alınan görüntüler üzerinde yaygın kullanılan fıltreler ile
önerilen filtrelerin OCR hatalarını karşılaştırarak suretiyle test edildi. Test sonuçları,
önerilen tüm yöntemlerin OCR doğruluğunu iyileştirdiğini ve hata azalmasının en
fazla önerilen zamansal maksimum filtreleme yöntemiyle elde edildiğini
göstermektedir.
Anahtar Kelimeler: Taşıt Plakası Tanıma, Zamansal görüntü iyileştirme, Araç
Plakası Tanıma.
