Staff-line Detection and Removal Algorithm for Mobile Phone-based Recognition of Musical Images

카메라 기반 악보 영상 인식을 위한 오선 검출 및 삭제 알고리즘

In this paper, we propose a staff-line detection and removal algorithm from a music score image obtained by a mobile phone camera. As a preprocessing technique to recognize a music score image, staff-line detection and removal should be efficiently applied to the skewed or curved images. The proposed method detects a staff-line by dividing a staff according to the degree of distortion. The number of division is calculated by dividing a staff repletely until an average of differences of y coordinates in every divided position is smaller than a threshold. Therefore, the number of division can be adaptively estimated according to the degree of the distortion. For an experiment, we make various kinds of images by rotating one from $1^{\circ}\;to\;3^{\circ}$ or curving slightly upward. The results show that the proposed method performed well on the experiment images.

본 논문에서는 휴대폰 카메라에서 촬영한 악보 영상에서 오선을 검출하고 삭제하는 방법을 제안한다. 오선 검출 및 삭제는 악보 영상을 인식하기 위한 전처리 기술로서, 기울어짐이나 휘어짐과 같은 왜곡에 손상된 영상에도 효과적으로 적용할 수 있어야 한다. 제안 방법은 기울어짐이나 휘어짐의 정도에 따라 보표를 분할하여 오선을 검출한다. 보표의 분할 개수는 분할 위치에서 좌표값의 차이에 대한 평균값이 임계값 이하가 될 때까지 반복하여 계산한다. 따라서, 분할 개수는 기울어짐의 정도에 따라 적응적으로 추정될 수 있다. 실험을 위해, 휴대폰 카메라로 촬영한 임의 악보 영상을 $1^{\circ}{\sim}3^{\circ}$로 기울어거나 강 약의 휘어짐을 주어 여러 가지 영상을 구성하였다. 실험 결과, 제안 방법이 실험 영상에 대해 정확한 오선 검출 및 삭제가 가능함을 보였다.