Gabor filtreleri ile görüntülerde karakter dizisine benzeyen içerik tespit etme

Abstract

Günümüzde insan makine etkileşiminin giderek artmasından dolayı yeni algoritmalar geliştirilmektedir. Bu algoritmalar ile birlikte makineler yapay zeka kazanmakta ve insan etkileşimleri artmaktadır. İnsan makine etkileşiminde ise görüntü işleme teknikleri etkili rol oynamaktadır. Görüntü işleme teknikleri ile birçok problem çözülebilmektedir ve bu problemler arasında da görüntülerdeki karakter dizilerinin yer almaktadır. Bu durum örneklendirilecek olursa plaka konumu tespiti en iyi örneklerden bir tanesi olacaktır.Plaka konumu tespiti ile ilgili literatürde pek çok çalışma bulunmaktadır. Kenar belirleme yöntemi gibi farklı yöntemler kullanılmaktadır. Geliştirilen bu yöntemlerin tanıma oranları yüksek olsa dahi hesap yükü fazla olduğundan FPGA gibi sayısal donanımlarda gerçeklenmesini zordur.Bu problemler göz önünde bulundurulduğunda Hücresel Sinir Ağları (HSA) ile tasarlanan Gabor benzeri filtreler ile plakanın yönlü bileşenleri çıkartılarak hızlı bir konum tespiti yapılabilir. Literatürde bulunan birçok çalışmada HSA Gabor benzeri filtreler FPGA donanımında verimli bir şekilde gerçeklendiği gözlemlenmektedir. Bu sayede Gabor benzeri filtrelerin yön ve frekans seçici özelliğinden yararlanılarak hızlı ve tanıma oranı yüksek algoritmalar geliştirilebilir.Bu çalışmada sayısal tasarımlara uygun, doğruluk oranı % 81 civarında olan plaka konumu tespiti üzerinde uygulanmış bir algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritmada HSA Gabor benzeri filtre kullanılmış ve yönlü bileşenleri çıkartabilen morfolojik yönlü filtreleme anlatılmıştır.

Because interaction relationship between human and machine is increasing, new algorithms are developed. Via these algorithms, machines are won artificial intelligence and human interaction increases. Image processing techniques have an efficient role in human machine intereaction.Many problem can be solved with image processing techniques and these problems includes character series on images. If it is illustrated, plate location recognition problems can be one of the best example.In the literature, a lot of publications about plate location recognition. Different methods are used such as edge detection. Even if recognition rate is high of these methods, the algorithms have difficulties by implementation on numerical systems such as FPGA.If these problems are considered, a fast recognition algorithm can be designed by obtaining oriented components of plates using Gabor-type filters which are designed with Cellular Neural Networks (CNN). CNN Gabor-type filters are implemented effectively in hardware of FPGA in many literature works. Thus, algorithms, which have high recognition rate can be developed benefiting from features of selection of direction and frequency of Gabor-type filters.In this study, an algorithm, which is convenient for digital design and it has 81 % accuracy rate is developed on plate location recognition. In this method, CNN Gabor-type filters are used and morphological operations such as Gabor-type filters direction selector structure is used.