Automatické rozpoznávanie ŠPZ motorových vozidiel v ... - Utc.sk

• Nieje možné mať natočenie značky prevyšujúce relatívnu rovinu voči rovine
obrázku.
• Je nutné zvoliť prijateľnú prahovú hodnotu, aby nedochádzalo k tomu, že ak je
značka pomerne zanesená, nebude skok spadať do daného intervalu, zároveň ,ak
by prahová hodnota bola v moc úzkom pásme, môže dôjsť k tomu, že sa vyskytnú
oblasti podobné oblastiam ako je ŠPZ aj v iných miestach obrázku.
2.2 Metódy selekcie znakov ŠPZ motorových vozidiel
V tomto prípade sa bude stručne zaoberať dvoma metódami na detekciu
jednotlivých znakov v obraze. Prvá je založená na priemernej jasovej úrovni značky ŠPZ
a vhodným ošetrením znakov do takej podoby, aby bola vhodná na selekciu pomocou
neurónovej siete. Hovorí sa o tzv. metóde segmentácie pomocou vertikálnej
a horizontálnej projekcie. Druhou náročnejšou je CER (Characteristic Extremal
Regions), ktorá je založená na výpočte prahovo oddeliteľných extrémálnych oblastí a ich
popisom.
2.2.1 Metóda segmentácie pomocou vertikálnej a horizontálnej projekcie
Začiatkom tejto metódy je zvoliť vhodnú jasovú úroveň. V praxi môže táto voľba
podstatne ovplyvniť výsledky. Bez ohľadu na tento fakt vysvetlí sa podstata tejto metódy
následovne.
Vie sa že, značka ŠPZ obsahuje jak v horizontálnom, tak vo vertikálnom smere svetlé
a tmavé miesta. Uvažuje sa, že znaky sú tmavé a plochy okolo písmen svetlé. Keďže sa
pracuje so značkou v binárnej podobe, je možné jednoducho spočítať svetle, alebo tmavé
miesta v riadku(šírky), alebo v stĺpci(výšky) značky. Takto získané hodnoty sa posunú do
podmienok s intervalmi. Jednoduchým porovnaním týchto hodnôt sa zistia maximá, čo
v horizontálnom smere predstavuje medzery medzi znakmi a vo vertikálnom smere
predstavuje vrchnú a spodnú hranu znakov.
Obr. 2.1 Segmentácia znakov pomocou horizontálnej projekcie (určuje vo vertikálnej
rovine vrch a spodok znakov v ŠPZ)
22