본 논문은 글자 문서를 배경으로 사용자의 손가락 이동에 의하여 일정한 영역을 그린 후, 영역내의 한글영상을 편집 가능한 에디터에 출력하는 시스템을 구현하였다. 영상의 전처리 단계에서는 문서 배경과 손영역을 분리하고 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 추출한다. 원형 패턴 벡터 알고리즘을 사용하여 손을 인식한 후, 거리 스펙트럼으로 손가락 위치를 찾는다. 손가락의 움직임에 의해 선택되어진 문자 영역을 추출한 후, 한글 자소 간 히스토그램을 이용하여 추출된 문자 이미지 영역에서 문자단위로 분할하고 다양한 크기의 문자를 표준화한다. 퍼지 추론을 적용한 원형 패턴 벡터 알고리즘을 이용하여 표준 패턴문자와 입력문자의 특징벡터를 비교하여 문자를 인식하게 함으로써 사용자가 원하는 영역의 문자들을 수정 가능한 문서로 변환하였다
현재 항만의 컨테이너 양하 및 적하 과정에서 획득되는 컨테이너 영상은 크기 및 위치가 정형화되어 있지 않고, Yard Tractor의 정차 차선과 컨테이너의 크기 등의 외부 환경 변화로 인해 인식에 적합한 영상을 획득하기 어렵다. 본 논문에서는 Top-Hat Transform을 이용하여 실시간 영상으로부터 문자의 영역을 추정하고, 카메라의 PAN/TILT/ZOOM 기능을 이용한 시선이동을 통해 문자인식에 적합한 영상을 획득한다. 획득된 컨테이너 영상으로부터 Top-Hat Transform 및 Histogram Projection을 이용하여 식별자 영역을 추출하고 이진화한 뒤, Labeling 된 결과를 토대로 배경과 문자영역을 구분하고 개별 문자들을 추출한다. 이후 오류역전파 알고리즘을 이용하여 추출된 개별 문자들을 인식한다. 실제 부두에 설치하여 제안된 컨테이너 식별자 영상 획득 및 인식 방법이 우수함을 확인하였다.
이미지 데이터베이스 시스템에서 이미지에 포함된 문자정보를 기반으로 검색어를 사용한다면 검색의 정확도 높일 수 있다. 이미지에서 문자정보를 추출을 위한 전단계로서 문자열 영역 검출이 필수적인 과제가 된다. 그러므로 본 논문에서는 문자의 크기와 문자열의 방향에 적응적인 문자-에지 맵을 이용한 문자열 영역 검출 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지로 레이블 이미지를 얻고, 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 배열문법으로 문자-에지 맵에 적응적으로 분석한다. 문자-에지 맵의 분석결과로서 문자열 후보 영역을 얻고, 문자열 영역의 구조적인 특징을 이용하여 문자열 후보 영역을 검증함으로서 최종적인 문자열 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 자연영상에서 기울어진 문자열과 다양한 크기의 문자를 갖는 문자열 영역을 효과적으로 검출하였다.
본 논문에서는 여권 인식 시스템을 위한 전처리 단계로 스캔된 여권 영상에서 문자 영역을 추출하는 방법에 대해 제안하였다. 인식에 필요한 문자 영역을 흑 화소로 나머지 영역은 휜 화소로 이진화하기 위해서 문자의 RGB 값을 이용하였다. 이진화하는 임계 값을 자동으로 결정하기 위하여 MRZ 의 일부 영역을 사용하였다. 이진화된 영상에서 비문자 영역인 사진 영역을 제거하기 위하여 가로/세로 프로파일을 수행한다. 결과 값을 분석하여 사진 영역을 결정하고 제거하여 여권 상에서 문자 영역 추출이 가능하였다.
본 논문은 동영상 내 삽입된 자막을 문자인식이 가능하도록 문자영역을 이루는 화소를 추출하는 방법을 제안한다. 최초 자막영상을 통계학적 방법을 이용하여 색상극성을 결정한다. 이 후 색상극성에 따른 잡음제거 방법을 명암값기반과 형태학적기반으로 달리한다. 제안된 방법은 각 색상결정에 따른 적합한 잡음제거를 수행함으로서 추출된 화소들이 이루는 문자영역의 영상을 이용하여 문자인식을 수행하였을 때 기존방법보다 높은 문자인식률을 보였다.
최근 들어 인터넷 사용의 증가와 더불어 디지털 비디오의 수요 또한 급격히 증가하고 있는 추세이다. 따라서 디지털 비디오 데이타베이스의 인덱싱을 위한 자동화된 도구가 필요하게 되었다. 디지털비디오 영상에 인위적으로 삽입되어진 문자와 배경에 자연적으로 포함되어진 배경문자 등의 문자 정보는 이러한 비디오 인덱싱을 위한 중요한 단서가 되어질 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫 번째 전처리 단계에서는 입력된 컬러 영상을 명도 영상으로 변환하고, 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상의 수준을 향상시킨다. 이 영상에 적응적 임계값 추출에 의한 분할 방법을 수정 적용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서는 적응적 이진화가 적용된 결과 영상에 모폴로지 연산을 적절하게 사용하여, 우선 문자 영역은 아니면서 문자로 판단되기 쉬운 양의 오류(false-positive) 요소들이 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 또한, 변형된 이진화 결과 영상에 모폴로지 연산과 본 논문에서 제안한 기하학적 보정(Geo-corrertion) 필터링 방법을 적용하여 문자와 문자로 판단되기 쉬운 요소들이 모두 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 이 두 영상의 차를 구함으로서 찾고자 하는 문자 요소들이 주로 남고, 문자가 아닌 문자처럼 보이는 오류 요소들은 대부분 제거된 결과 영상을 만든다. 문자로 판단되는 양의 오류 영역들을 남기는데 사용된 모폴로지 연산은 3$\times$3 크기의 구조 요소를 갖는 열림과 (열림닫힘+닫힘열림)/2 이며, 문자 및 문자와 유사한 요소들을 남기는데 사용된 연산은 (열림닫힘+닫힘열림)/2와 기하학적 보정이다. 세 번째 검증 단계에서는 전체 영상 화소수 대비 각 후보 문자 영역의 화소수 비율, 각 후보 문자 영역의 전체 화소수 대비 외곽선의 화소수 비율, 각 외곽 사각형의 폭 대 높이간의 비율 등을 고려하여 비문자로 판단되는 요소들을 제거한다. 임의의 300개의 국내 뉴스 영상을 대상으로 실험한 결과 93.6%의 문자 추출률을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법으로 국외 뉴스, 영화 비디오 등의 영상에서도 좋은 추출을 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 한글 문서 영상에서의 문자 분할을 위한 2가지 알고리즘을 제안한다. 첫째는 투영 프로파일 기반 개선된 문자 분할 알고리즘이다. 이 알고리즘은 크게 문자수 추정, 분할 점 획득 및 문자 경계 탐색, 그리고 최적의 문자 분할 결과 선택으로 구성된다. 두 번째는 근접한 문자들이 서로 연결된 저 품질 문서 영상에 적합한 분할 알고리즘이다. 이 경우 연결요소를 제거하기 위해 투영 프로파일의 일부를 잘랐는데, 이를 ${\alpha}$-cut이라 한다. 그 후 전자의 방법을 변형하여 문자 분할을 수행한다. 다양한 폰트 속성을 갖고 품질이 낮은 43,572개의 한글 단어 영상을 대상으로 실험한 결과, 투영 프로파일 기반 개선된 문자 분할 알고리즘이 91.81%, 투영 프로파일에 ${\alpha}$-cut을 적용한 알고리즘이 99.57% 의 문자 분할 성공률을 나타내어 저 품질 한글 문서 영상에서 ${\alpha}$-cut을 이용한 문자 분할 알고리즘이 효과적임을 입증하였다.
본 논문에서는 3차원의 입체영상으로부터 질감과 깊이 특징을 활용하여 영상 내에 존재하는 문자를 효과적으로 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 문자 분할 방법은 크게 후보 문자영역 추출 단계, 문자영역 지역화 단계, 문자와 배경영역 분리 단계, 그리고 후보 문자영역 검증 단계의 네 가지 단계로 구성된다. 후보 문자영역 추출 단계에서는 입력된 영상에서 질감 특징을 이용해 문자영역이 존재하는 후보 영역을 분할하고, 문자영역 지역화 단계에서는 후보 문자영역 중에서 문자열만을 형성하는 영역을 추출한다. 그리고 문자와 배경 분리 단계에서는 지역화된 문자영역을 문자와 배경으로 분리하며, 후보 문자영역 검증 단계에서는 거리 특징을 활용하여 추출된 문자영역이 비 문자영역을 포함하지 않고 문자영역만을 포함하고 있는지를 최종적으로 검증한다. 실험에서는 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 테스트 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 보다 정확하게 문자영역을 추출함을 확인하였다.
자연영상에 내포되어 있는 문자는 다양한 내용을 표현하는 중요한 정보이다. 기존의 문자 검출 알고리즘은 영상의 복잡도와 주변의 조명, 문자와 유사한 배경색 등의 환경에서 문자영역을 검출하지 못하는 문제점이 있으므로 본 논문에서는 에지 및 형태학적 재구성에 의한 연결요소를 이용한 자연영상에 포함된 문자영역을 검출하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계로, 명암도 영상에서 캐니에지(Canny-Edge) 검출기를 이용한 에지 성분과 형태학적 연산에 의한 지역적 최소/최대값을 갖는 연결요소를 검출하고, 각각 검출된 연결성분을 레이블링하고, 레이블링 된 각 성분에 대해 문자가 갖는 특징을 이용한 후보 문자영역을 검출한다. 마지막으로 검출된 후보 문자 영역을 서로 합병하여 하나의 후보 문자 영역을 생성하고, 후보 문자 영역의 인접성과 유사성으로 후보 문자 영역을 검증하여 최종 문자 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 에지 및 연결요소 성분을 이용한 방법은 문자영역 검출의 정확성이 개선되었다.
자연영상에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있으므로 자연영상에서 텍스트 정보를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 문자 영역의 구조적인 특정을 배열문법으로 정의한 적응적 문자-에지 맵을 제안하여 텍스트 영역을 검출한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지를 레이블링하고 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 적응적 문자-에지 맵을 분석한다. 적응적 문자-에지 랩의 분포 상태를 분석함으로서 텍스트 후보 영역을 검출하고, 텍스트 영역의 에지 히스토그램 프로파일을 분석함으로서 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하여 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 기울어진 텍스트와 다양한 크기의 텍스트 구성된 자연영상에서 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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