• Title/Summary/Keyword: 이치화

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Design of Zip Code Recognition System Using Cluster Neural Network (클러스터 신경망을 이용한 우편번호 인식 시스템의 설계)

  • 김종석;홍연찬
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.11 no.2
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    • pp.132-140
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    • 2001
  • 최근에는 대부분의 우편물 봉투가 창이나 색깔을 포함하고 있다. 본 논문에서는 창이 있는 봉투와 색깔이 있는 우편 봉투 영상에서 구조적 방법을 분석하여 수취인 주소 영역을 자동적으로 추출하는 시스템을 제안하였다. 제안된 방법은 이치화전 에지 검출을 이용하여 문자열 추출 후 검출된 블록에 대해 적응 이치화를 적용함으로써 이치화 후 우편 번호를 검출할 때보다 우편 봉투의 숫자 패턴이 밝기 및 주변 환경에 의한 영향을 적게 받는다는 점에서 더 효율적이다.

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상관을 이용한 회색화상의 이치화 알고리듬

  • Lee, Choong-Ho;Kim, Joong-Gyu;Kim, Eung-Kyu
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.775-777
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    • 2005
  • 화상의 이치화는 패턴인식에서 중요한 전처리과정이다. 이 논문은 상관(correlation)을 이용하여 화상의 이진화를 하는 새로운 방법을 제안한다. 이것은 기존의 히스토그램의 분포를 이용하여 흑과 백을 나누는 임계치를 구하는 방법과는 달리 화상의 상관을 구하고 그 상관의 임계치를 정하여 임계치를 초과하는 화상을 구함으로써 얻을 수 있다. 이 방법은 히스토그램을 이용하는 방법보다 알고리듬이 단순하고 흩어지지 않고 집중된 검은 영역을 보여 준다. 실험결과는 이 방법이 효과적임을 보여준다.

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Character Segmentation of Binary Vehicle Plate using Modified Run Length Coding (변형된 Run Length Coding 기법을 이용한 이치화된 자동차 번호판 영상에서의 문자 분리)

  • 이도엽;김형재;배익성;이철희;차의영
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 1998.04a
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    • pp.138-142
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    • 1998
  • 자동차 번호판 인식시스템은 영상획득, 번호판 추출, 전처리(이치화), 문자영역분할, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성되어 있다. 따라서 자동차 번호판 인식시스템의 최종 인식률은 각 단계의 성능에 따라 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 컴퓨터 비젼의 한 분야인 영상처리 기법을 이용한 이치화된 자동차 번호판의 문자영역 추출에 관한 연구로서 문자 인식단계에서 높은 인식률을 확보하기 위해서 가장 중요한 입력 데이터의 상태를 보다 깨끗하게 정확하게 분리하는데 변형된 Run Length Coding 기법을 이용하여 효과적이고 빠른 문자 영역 분리 방법을 제안함으로서 처리속도의 향상은 물론 잡영에도 강한 문자 영역 분리 시스템을 구현하였다.

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Performance Test and Image Processing Analysis of a Small and Medium Sized Sprayer for Pests Control for Fruit Trees and Roadside Trees (과수 및 가로수 병해충 방제를 위한 중소형 살포기의 성능실험 및 영상처리를 이용한 분석)

  • Min, Byeong-Ro;Choi, Jin-Ho;Lee, Kyou-Seung;Kim, Woong;Lee, Dae-Weon
    • Journal of Bio-Environment Control
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    • v.20 no.2
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    • pp.101-108
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    • 2011
  • The small and medium sprayer has developed to spray well fruit trees and roadside trees with pesticides for pests control within 60 meters. This study was carried out to analyze and evaluate its performance using image processing. While it sprayed with pesticides on the area of 20m in width and 60m in length, it was experimented 5 places by 5m from 0 to 25m width and 6 places by 10m from 10 to 60m length. The experimental image data of each sheet on places were averaged after binarization process. According to the image data, it was sprayed on all working area. However, when sprayer moved 0.3m/s velocity, the place at 15m of width and 30m of length was sprayed more than any other sprayed area, but the place at 15m of width and 60m of length was sprayed less.

Implementation of Real-time Image Processing and Augmented Reality for Smart Mobile Phone (스마트폰을 이용한 실시간 영상처리와 증강현실의 구현)

  • Kim, Jae-Young;Jun, Hee-Sung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2011.04a
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    • pp.394-397
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    • 2011
  • 애플의 아이폰4 스마트폰에 OpenCV 라이브러리를 활용하여 실시간 처리가 가능한 영상처리 프로그램을 구현하였다. 구현된 영상처리 프로그램은 이치화, 적응이치화, 에지 추출, 외곽선 추출 등이며 Objective-C 언어로 버튼 등의 인터페이스를 사용하는 아이폰 앱으로 구현되었다. 또한 증강현실을 구현하기 위해 Wagner가 개발한 ARToolKitPlus 라이브러리의 각 단계를 분석하였으며, 이 라이브러리를 이용해 Loulier가 아이폰에 구현한 VRToolKit을 이용하여 가상물체를 실시간으로 증강하는 실험을 진행하였다. 가상물체는 OpenGL ES 함수를 사용해 텍스처맵핑 기법으로 제작한 지구 모형으로 실시간 증강시에도 매끄럽게 정합되는 결과를 얻었다. 본 연구는 향후 스마트폰에서의 얼굴인식 등의 영상처리 프로그램 개발 및 멀티마커의 인식 등의 증강현실 프로그램 개발의 기본 토대로 사용될 수 있다.

Feature Area-based Vehicle Plate Recognition System(VPRS) (특징 영역 기반의 자동차 번호판 인식 시스템)

  • Jo, Bo-Ho;Jeong, Seong-Hwan
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.6 no.6
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    • pp.1686-1692
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    • 1999
  • This paper describes the feature area-based vehicle plate recognition system(VPRS). For the extraction of vehicle plate in a vehicle image, we used the method which extracts vehicle plate area from a s vehicle image using intensity variation. For the extraction of the feature area containing character from the extracted vehicle plate, we used the histogram-based approach and the relative location information of individual characters in the extracted vehicle plate. The extracted feature area is used as the input vector of ART2 neural network. The proposed method simplifies the existing complex preprocessing the solves the problem of distortion and noise in the binarization process. In the difficult cases of character extraction by binarization process of previous method, our method efficiently extracts characters regions and recognizes it.

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