영상으로부터 유용한 정보를 얻는 방법 중 하나인 문자인식이 이루어지기 위해서는 주어진 영상의 이진화가 필수적이다. 이진화 알고리즘은 다양한 방법으로 연구되어 왔다. 기존의 이진화 알고리즘은 일반 영상에서는 우수한 성능을 보이나, 그림자가 포함된 영상의 이진화 결과는 그림자가 없는 영상에서 만큼의 성능을 기대하기 어렵다. 이진화의 결과에 따라 문자의 인식율이 크게 좌우되므로 환경에 독립적인 이진화 알고리즘에 관한 연구는 중요하다고 하겠다. 본 논문에서는 자동화 번호판 영상을 대상으로 문자인식의 전처리 단계라고 할 수 있는 이진화를 환경에 독립적으로 수행하기 위하여 모폴로지를 적용하여 실험하고, 특히 그림자가 존재하는 영상에서의 이진화 성능을 기존의 이진화 알고리즘과 비교 분석해 본다.
본 논문에서는 영상에서 일부 정보가 손실 또는 손상된 경우에 대해서 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화한다. 이진화된 영상에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상의 특징들을 학습한다. 따라서 영상의 일부 정보가 손실되거나 잡음이 있는 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화한 후, 이진화된 결과를 홉필드 네트워크에 적용하여 영상을 복원한다. 제안된 방법을 5장의 그레이 영상을 대상으로 실험한 결과, 퍼지 이진화 기법과 홉필드 네트워크를 적용한 방법이 잡음이 있거나 영상의 정보가 손실된 영상에서 복원 정도가 높은 것을 실험을 통하여 확인하였다.
문자 인식 및 영상 인식 분야의 대부분의 연구들은 이진영상(binary image)을 바탕으로 이루어진다. 하지만, 입력영상에서 보다 많은 정보를 얻기 위해 명도영상(grayscale image) 으로 입력받아 필요한 정보를 추출한후 이진영상으로 변환하여 처리하는 방법도 많이 사용되고 있다. 이런 경우, 명도영상으로부터의 보다 깨끗한 이진영상의 획득 여부는 시스템의 성능과도 밀접한 관계가 있다. 본 논문에서는 기존의 대부분의 이진화 방법과는 달리, 실제 이진화를 수행하기 이전에 여러 가지 필터링 기법을 사용하여 영상의 질을 개선시키는 영상개선기법을 사용한후, 기존의 이진화방법을 사용하여 명도영상을 이진화하는 방법을 제안하고자 한다. 영상의 질을 개선시키기 위해서 BM 필터링, 경게선 개선 필터링, Erosion필터링 방법을 사용하였으며 , 기존의 이진화방법으로는 전역적 이진화 방법중 하나로써 클래스간 분산을 이용한 Ostu 방법[1]을 사용하였다. 다양한 종류의 문서를 대상으로 실험하였는데 평가실험에 사용된 영상은 문서 특성에 따라 균일하지 않은 배경을 가진 영상, 순수하게 텍스트로만 구성된 영상, 선성분이 많으며 명도값이 다양하게 나타나는 영상, 텍스트와 선성분이 함께있는 영상 등 크게 4가지 부류로 구분하였고, 평가대상 영상에 대해 매개변수의 개수, 끊어진/잃어버린 /뭉게진 물체가 적은 정도, 실행속도, 매개변수 결정의 용이성, 잡영이 적은 정도를 평가기준으로 선정한 후, 정량적인 평가가 어려운 항목에 대해서는 9개의 등급으로 나누어 이진화 된 영상의 특성을 분석, 평가하였다.
본 논문에서는 이진 영상에서 일부 정보가 손실된 경우에 히스토그램을 분석하여 구간을 분할한 후, 오츠 이진화와 퍼지 이진화 기법을 적용하여 원 영상을 이진화 한 후에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 그레이 영상에서 히스토그램을 분석하여 픽셀 값의 변화의 폭이 큰 부분들을 분석하여 구간들을 분할하고 변화의 폭이 큰 부분의 지점에 속하는 영역은 오츠 이진화 기법을 적용하여 이진화하고 그 외의 구간들은 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화 한다. 그리고 이진화 된 영상을 홉필드 네트워크를 적용하여 학습한다. 실험 영상에 정보 손실이 발생한 영상을 대상으로 제안된 방법을 적용한 결과, 대부분의 정보 손실이 있는 영상에서 모두 복원되는 것을 확인하였다.
문자 인식 및 영상 인식 분야의 대부분의 연구들은 이진영상을 바탕으로 이루어진다. 영상인식에 있어서 이진화는 매우 중요한 전처리 과정이다. 현재 다양한 이진화 알고리즘들이 개발되었고, 아직도 이진화에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 센트럴 모멘트를 이용한 이진화로 얼굴 영상에서 특징을 추출하는데 있어서 보다 정확하고 깨끗한 이진영상을 얻는 방법을 연구하였다.
본 논문에서는 다양한 영상에서 객체들의 정보 손실을 최소화한 상태에서 영상을 이진화하기 위해 ${\alpha}-cut$을 동적으로 설정하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 소속 함수에서 소속도를 구한 후, 영상을 이진화 하기 위해 최대 밝기 값에서 중간 밝기 값을 나눈 값을 ${\alpha}-cut$값으로 설정한 후에 구간 임계치를 이용하여 영상을 이진화 한다. 제안된 퍼지 이진화 방법의 효율성을 확인하기 위해 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 객체와 배경 사이의 명암도가 한쪽에 치우친 분포를 가진 영상과 넓게 분포된 영상에서 모두 객체들의 정보의 손실이 적은 상태에서 이진화되는 것을 확인할 수 있었다.
이진 영상은 모양, 위치, 수, 정보 등 원본 영상의 정보를 최대한 보존하면서 인식이나 분할에 적합하게 변화된 단순한 흑백영상이다. 영상의 이진화 처리는 영상처리 분야에서 문자인식, 영상분석 등과 같은 다양한 응용에서 배경과 물체를 구분하는 영상분할을 위한 일반적인 도구로 사용된다. 퍼지 이진화는 영상에 대한 임계값을 원본 영상의 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀의 평균값으로 설정하고 이를 삼각형 타입의 소속 함수에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 퍼지 이진화는 영상의 배경과 물체의 밝기 차이가 큰 경우에는 이진화가 효과적이지만 차이가 크지 않은 경우에는 소속 함수 구간을 효율적으로 설정할 수 없어 이진화를 효과적으로 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 ART2 알고리즘을 적용하여 각 클러스터의 중심 값을 구한다. 그리고 각 클러스터의 중심 값에 해당하는 명암도를 이용하여 평균값을 구한 후, 이 평균값을 퍼지 이진화 방법에서 소속 함수 구간의 중간값으로 설정하여 영상을 이진화 한다. 다양한 영상에 제안된 방법과 기존의 퍼지 이진화 방법을 적용한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 것을 확인하였다.
본 논문에서는 원영상의 주파수특성 성형에 의한 오차확산 영상이진화 기법을 제안하였다. 오차확산에 의한 영상이진화 처리에서 이진화영상에 내재하고 있는 에지정보의 열화를 감쇄하기 위한 방법으로 원영상의 주파수특성을 활용하는 기법을 도입하였다. 주파수특성은 원영상에서 수평방향과 수직방향으로 얻고, 이들 각각에 가중치를 부여하였다. 수평과 수직의 주파수특성을 성형한후, 영상이진화 기법에서 양자화처리 수행시 이를 활용하였다. 주파수특성 성형을 위한 필터는 2종을 제안하여 적용하였다. 제안한 필터를 적용한 오차확산 영상이진화 처리를 수행한 후, 실험결과를 고찰시 이진화영상의 평탄영역은 기본특성을 유지하면서 에지정보의 특성이 부각되는 주관적인 화질특성이 얻어짐을 확인할 수 있었다.
퍼지 이진화는 영상에 대한 임계값을 원본 영상의 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀의 평균값으로 설정하고 이를 삼각형 타입의 소속 함수에 적용하여 영상을 이진화한다. 그러나 퍼지 이진화는 영상의 배경과 물체의 밝기 차이가 큰 경우에는 이진화가 효과적이지만 차이가 크지 않은 경우에는 소속 함수 구간을 효율적으로 설정할 수 없어 이진화를 효과적으로 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 ART2 알고리즘을 적용하여 각 클러스터의 중심 값을 구한다. 그리고 각 클러스터의 중심 값에 해당하는 명암도를 이용하여 평균값을 구한 후, 이 평균값을 퍼지 이진화 방법에서 소속 함수 구간의 중간 값으로 설정하여 영상을 이진화 한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 영상에서 제안된 방법과 기존의 퍼지 이진화 방법을 적용한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 상태에서 영상이 이진화되는 것을 확인하였다.
영상의 이진화는 영상을 물체와 배경으로 구분하는 전처리 과정으로써 처리해야 할 대상이 되는 물체를 규정짓기 위한 매우 중요한 처리 과정이다. 본 논문에서는 저 품질 문자 영상에서 효과적인 문자 인식을 위한 효율적인 이진화 방법 및 획 영상 재구성 방법을 제안하다. 먼저 전역적 이진화 방법의 장점과 지역적 이진화 방법의 장점을 반영하여 문자 영역에 대한 이진화를 수행한 다음 이진화된 획 영상에 대한 분석을 통해 획에 붙어 있는 획 잡영 제거와 획 부분에 파여진 공백 잡영에 대한 채움 과정을 수행하여 고 품질의 획 영상으로 재구성하였다. 제안하는 문자 영상을 위한 이진화 알고리즘은 적응적인 임계값 선택 방법에 의해 속도와 성능의 효율성을 추구할 수 있도록 하였으며 이진화 결과로 인한 획 표면 잡영에 대해 단계적인 제거 과정을 수행하여 획 영상을 재구성함으로써 고 품질의 이진 영상을 획득할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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