본 논문에서는 다양한 환경(주간 도로, 야간 도로, 지하 주차장 등)에서 번호판 추출률을 향상시키기 위한 영상 향상 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상 향상 알고리즘과 번호판 추출 알고리즘으로 구성된다. 영상 향상 방법은 히스토그램 정보와 영상의 전체 명암(gray level) 분포를 활용하여 열화된 영상의 화질을 개선할 수 있다. 제안하는 알고리즘은 영상 밝기의 급격한 변화를 제어하기 위해 보간된 확률분포값(PDV)을 사용한다. 확률분포값은 누적분포함수(CDF)와 확률밀도함수(PDF)를 이용하여 계산할 수 있으며, 해당 값은 포착된 영상의 밝기 분포를 통해 산출된다. 또한 영상 픽셀 정보를 바탕으로 각 부분 영역의 영상 향상 계수를 조정함으로써 영상의 계조(gradation)를 보다 세밀하게 조절하는 기능을 제공한다. 이렇게 처리된 회색조 이미지는 이진 이미지로 변환되며, 형태학 연산을 이용해 좁은 단절(narrow breaks)과 긴 가는 틈(long thin gulfs)을 결합하고, 작은 공극을 제거하며, 윤곽(contour)을 따라 갭을 채운다. 그 다음 연결된 번호판 영역들에 그려진 바운딩 박스의 종횡비와 번호판 크기를 기반으로 번호판 영역을 검출한다. 영상은 차량 전면에 설치된 비디오 카메라 또는 개인용 이미지 레코더를 사용하여 촬영하였다. 촬영된 영상에는 다차로 도로에서 여러 개의 번호판이 포함되어 있다. 시뮬레이션은 OpenCV와 MATLAB을 사용하여 수행하였다. 그 결과, 추출 성공률이 기존 알고리즘보다 더 크게 향상됨을 보였다.

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