• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.56-63
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• 2014

본 논문은 자동차 번호판 인식을 위한 이진화 과정을 다루고자 한다. 이진화 과정은 번호판 영상을 이진 영상으로 나타내는 것을 말하며, 많은 경우 이진화 결과가 번호판 문자인식 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 후면 번호판은 전면 번호판과는 달리 구조적 영향에 의해 번호판에 그림자가 생기는 경우가 많은데, 그림자가 있는 번호판은 기존 이진화 방법을 사용할 경우에 적절하지 못한 결과를 가져올 때가 많다. 본 논문에서는 이 같은 문제점을 해결하기 위해 그림자가 있는 번호판에서 그림자가 있는 부분과 그림자가 없는 부분을 구분한 후, 나눠진 영역에 대해 히스토그램 매칭을 수행한다. 히스토그램 매칭된 두 영상을 다시 붙여서 전체 영상에 대해 이진화한다. 그림자가 있는 번호판 이진화를 위한 기존 방법과 성능을 비교 분석하였고, 그림자 경계선 검출에 오차가 있는 경우 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 성능이 우수함을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.721-726
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• 2004

영상의 이진화는 문자 인식, 영상 분석 등 다양한 영상 처리 분야의 전처리 과정으로 자주 적용되고 있다. 영상 이진화는 임계치의 설정에 따라 처리 성능이 좌우되며, 대부분의 기존 이진화 방법은 밝기 값의 히스토그램을 사용하여 평균 밝기 값이나 히스토그램의 골짜기를 임계치로 설정한다. 이와 같은 방법은 양봉의 특징을 보이지 않거나 특정 영상을 추출하려는 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 그레이 스케일 영상에서 밝기 값을 여러 구간으로 분할하여 각 구간의 밝기 평균값을 구하고, 두 개의 구간에 대해 평균값 사이의 거리를 각 구간에서 평균값과 양극과의 거리 비율로 나누어서 계산된 값을 두 개의 구간을 합친 새로운 구간의 임계치로 설정한다. 최종적으로 하나의 구간이 생성될 때까지 구간 통합과 임계값 계산을 반복함으로써 이진화 임계값을 산출한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 종류의 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.67-72
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• 2005

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 양봉 형태의 히스토그램이 나타나며 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을 수 있다. 반면에 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다 본 논문에서는 RGB 컬러 모형의 각 색상에 대하여 퍼지 소속 함수를 적용하고, 그 결과를 이용해 배경에 비해 가독성이 높은 특징들을 배경과 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 이진화 방법은 RGB의 각 색상에 퍼지 소속 함수를 적용하여 얻은 값들을 이용해 이진화한다. 기존의 임계치를 이용한 이진화 방법에 비해 잡음 영역을 상당히 제거 할 수 있으며, 운송 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법에 비해 효율적인 것을 확인하였다.

• International Journal of Contents
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• 제8권1호
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• pp.30-38
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• 2012

Text extraction and binarization are the important pre-processing steps for text recognition. The performance of text binarization strongly related to the accuracy of recognition stage. In our proposed method, the first stage based on line detection and shape feature analysis applied to locate the position of a business card and detect the shape from the complex environment. In the second stage, several local regions contained the possible text components are separated based on the projection histogram. In each local region, the pixels grouped into several connected components based on the connected component labeling and projection histogram. Then, classify each connect component into text region and reject the non-text region based on the feature information analysis such as size of connected component and stroke width estimation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.670-675
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• 2022

This study proposes an improved binarization method to improve image recognition rate. The research goal is to minimize the information loss that occurs during the binarization process, and to transform the object of the original image that cannot be determined through the transformation process into an image that can be judged. The proposed method uses a stepwise segmentation method of an image and divides blocks using prime numbers. Also, within one block, a trapezoidal type of fuzzy is applied. The fuzzy trapezoid is binarized by dividing the brightness histogram area into three parts according to the degree of membership. As a result of the experiment, information loss was minimized in general images. In addition, it was found that the converted binarized image expressed the object better than the original image in the special image in which the brightness region was tilted to one side.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2121-2127
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• 2017

본 논문에서는 세라믹 소재의 영상에서 비파괴 검사를 위한 사람 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 다양한 영상 처리 기법을 활용하여 자동으로 결함 의심 부분을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 관심 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 관심 영역의 명암 대비를 강조한다. 우리가 제안한 방법은 다양한 두께의 세라믹 소재 영상에 대해 안정적으로 결함을 추출하기 위해 설계되었다. 실험은 명암이 강조된 ROI 영역에서 8, 10, 11, 16, 22mm 영상의 결함 영역 검출을 실험했는데 다른 경우는 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출하지만 8mm 영상은 다른 영상에 비해 결함의 밝기값과 잡음의 밝기값이 유사하여 허위 양성 영역이 결함으로 추출되는 문제점이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 8mm는 개선된 퍼지 이진화 기법을 적용하여 결함 후보 영역을 추출한다. 제안된 방법을 다섯 종류의 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 두께의 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.79-81
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• 2018

혈관내 초음파(Intravascular Ultrasound, IVUS)는 혈관 내벽의 단면을 보여주는 검사 방법으로 관상 동맥 내의 내강, 죽상 경화반, 그리고 혈관벽의 변화에 관한 직접적이고 구체적인 정보를 제공한다. 본 논문에서는 IVUS 영상에서 내막과 외막을 추출하고 각 막의 지름을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 IVUS 영상에 Histogram Equalization 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후에 퍼지 이진화 기법과 평균 이진화 기법을 각각 적용하여 내막과 외막을 추출하기 위해 이진화한다. 이진화된 내막과 외막의 각 영역 중에서 혈관내 초음파 영상 중심에서 가장 큰 영역의 정보를 이용하여 라벨링 기법을 적용하여 내막과 외막 영역을 추출하고 각 막의 지름을 계산한다. 제안된 방법을 IVUS 영상을 대상으로 실험한 결과, 내막과 외막의 지름이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제13권4호
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• pp.49-54
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• 2014

This paper proposes a new color segmentation method of vehicle license plates in the RGB color space. Firstly, the proposed method shifts the histogram of an input image rightwards and then stretches the image of the histogram slide. Secondly, the method separates each of the three RGB color components and performs the adaptive threshold processing with the three components, respectively. Finally, it combines the three components under the condition of making up a segment color and removes noises with the morphological processing. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using real vehicle images. The results show that the proposed algorithm is successful for most vehicle images. However, the method fails in some vehicles when the body and the license plate have the same color.

• 지능정보연구
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• 제9권2호
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• pp.1-18
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• 2003

The automatic recognition of transport containers using image processing is very hard because of the irregular size and position of identifiers, diverse colors of background and identifiers, and the impaired shapes of identifiers caused by container damages and the bent surface of container, etc. We proposed and evaluated the novel recognition algorithm of container identifiers that overcomes effectively the hardness and recognizes identifiers from container images captured in the various environments. The proposed algorithm, first, extracts the area including only all identifiers from container images by using CANNY masking and bi-directional histogram method. The extracted identifier area is binarized by the fuzzy binarization method newly proposed in this paper and by applying contour tracking method to the binarized area, container identifiers which are targets of recognition are extracted. We proposed and applied the ART2-based RBF network for recognition of container identifiers. The results of experiment for performance evaluation on the real container images showed that the proposed algorithm has more improved performance in the extraction and recognition of container identifiers than the previous algorithms.

• 전자공학회논문지
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• 제53권5호
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• pp.111-120
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• 2016

칩 상에서 연결을 담당하는 와이어의 인식은 칩 역공학에서 가장 중요한 부분 중 하나이다. 칩 사진에서 인식된 와이어는 칩 회로의 논리 수준 또는 기능 수준 표현을 복원하는데 사용된다. 기존의 칩 역공학에서 주로 사용되는 수작업에 의한 와이어 인식은 정확한 결과를 제공하지만, 한 칩이나 블록에 속한 와이어의 수가 수십 만개 또는 그 이상이 될 경우 너무 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 칩 상의 와이어는 그 재료에 따라 특정한 밝기나 색상 특성을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 칩 사진에 나타나는 영역의 밝기나 색상 특성을 이용하여 와이어 여부를 판단하는 2단계 방법을 제안한다. 즉, 이미지 이진화 과정과 이진 이미지에 나타나는 영역에 대한 와이어 여부를 판단하는 과정으로 이루어진다. 활용되는 기법들은 기존에 제안된 기법들을 이용한다. 둘째 단계에서, 와이어 영역의 특성을 지정해주기 위해서 사용자는 특정 와이어 영역을 선택하는 과정을 수행해야 한다. 선택된 와이어 영역의 히스토그램 특성은 다른 영역과의 히스토그램 유사도를 계산하는 데 사용된다. 첫 번째 실험은, 기존에 제안된 몇 가지 이미지 이진화 기법 중에서 둘째 단계를 위해 적절한 한 가지 기법을 선택하기 위한 것이다. 와이어 영역 판별 방법에 대한 둘째 실험은, 실험적으로 비교 가능한 기존 방법이 없는 관계로, 본 논문에서 제안하는 그레이 스케일 또는 HSV 컬러를 이용하는 히스토그램 유사도 비교 방법 세 가지에 대한 비교 실험 결과를 제시한다. 제일 성능이 좋은 방법은, 와이어 영역으로 판단한 영역이 진짜 와이어 영역인 비율이 98% 이상임을 확인하였다.