Efficient Character Segmentation Technique in the Natuaral Images Containing Character Sequences

문자열을 포함하는 자연 영상에서의 효과적인 문자 추출 기법

This paper proposes a character segmentation algorithm of steel plate images composed of adaptive binarization by the SCW (Sliding Concentric Windows) technique, the object labelling by CCA (Connected Component Analysis), and 2D projection method. The SCW technique carries out the grayscale-to-binary image conversion in consideration of local characteristics of images. The character decision algorithm followed by the labelling technique by CCA (Connected Component Analysis) determines the character area effectively reducing the noise effect. The 2D projection with horizontal and vertical directions produces a tight bounding box for a character based on the cross points. Experimental results indicate that the proposed algorithm segments the characters in steel plate images effectively. The proposed algorithm can be applied to the devices with limited resources due to its excellent performance and low complexity.

제철소에서 생산된 철판의 물류 자동화 시스템을 구축하는데 있어 각 철판에 기록된 정보를 정확하게 파악하여 효과적인 적재 및 운반 시스템을 갖추는 것이 관건이다. 이를 위하여 본 논문에서는 생산 및 운반 정보가 기록된 철판 영상을 분석하여 자동화 시스템을 구축하기 위한 문자 추출 기법을 제안한다. 철판 영상은 가로 방향으로 철판의 정보를 나타내는 문자열을 포함하고 있고, 이러한 문자열이 세로 방향으로 배치되어 있기 때문에 각 문자를 분리하기 위해서는 2차원 기법을 적용하도록 한다. 영상을 획득하는 환경에 따라 문자 분리 성능에 미치는 영향을 최소화하기 위하여 국부 특징을 반영한 효율적인 이진화 기법을 제안하고, 잡음 등에 민감한 특성을 제거하기 위하여 CCA(Connected Component Analysis)를 이용한 문자 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 이렇게 분석된 영상에 대해 2차원 투영 기법을 적용하여 철판에 기록된 각 문자를 정확하게 분리하도록 한다. 제안된 문자 추출 기법은 높은 성능을 나타내면서도 저 복잡도를 가지도록 설계하여 제한된 자원을 이용하는 기기에 효과적으로 응용될 수 있다.