1차원 바코드의 판독을 위한 영상처리 과정에서 이진화는 필수적인 요소이다. Niblack과 같은 지역 임계값 방식은 바코드의 이진화에 적합한 방식이지만, 연산량이 많고 속도가 느리다는 단점이 있다. 또한 영상의 화질이 좋지 않을 경우 그 결과가 부정확하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 1차원 바코드의 이진화 영상 생성을 위해 평균 영상을 활용하여 기존 국부 이진화의 속도 개선을 위한 알고리즘을 제안한다. 또한 이진화 영상의 화질 개선을 위한 1차원 바코드에 적합한 고주파 필터 적용을 제안한다.
This paper describes an efficient thresholding method for the binarization of a grey-level letter image. This method determines the adaptive threshold for letter image binarization by introducing the readjusting parameter, based on the global variance of the input image. Experimental results show that the proposed binarization method outperforms on the various letter images with a texture or noise when compared to the other methods.
Mwamula, Abraham Okki;Kim, Yiseul;Kim, Yeong Ho;Lee, Ho-wook;Kim, Young Ho;Lee, Dong Woon
The Plant Pathology Journal
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제38권4호
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pp.323-333
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2022
Filenchus cylindricus (Thorne & Malek, 1968) Niblack & Bernard, 1985 was reported from the sandy rhizospheric soils of Poa pratensis and for the first time in Korea. Females and males are molecularly characterized and morphological and morphometric data supplied. Identification was made using an integrative approach considering morphological characteristics and inferences drawn from the analyses of the D2-D3 expansion segment of 28S rRNA and ITS1-5.8S-ITS2 of rRNA partial sequences. Females and males from Korea conform to the type descriptions and also to subsequent species descriptions from Iowa and Colorado USA, Sudan and Pakistan. Despite the close morphological and morphometric similarities with F. thornei (Andrássy, 1954) Andrássy, 1963, the two species can be adequately differentiated based on molecular data inference.
자동차 번호 인식에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔으나, 번호판 이진화 방법들에 대한 비교 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이로 인하여 관련 연구자들마다 효과적인 이진화 방법을 찾기 위하여 유사한 시행착오를 겪어 왔다. 본 연구에서는 이러한 시행착오를 줄일 수 있도록 기존의 번호판 이진화 방법들을 구현하여 성능을 양적으로 비교 제시하였다. 이진화 성능 측정은 저수준 척도와 고수준 척도를 모두 사용함으로써 이진화 자체에 대한 평가뿐만 아니라 후속 단계에서의 유용성을 함께 고려하였다. 그리고 이진화 방법들의 특성을 파악하기 위하여 조도의 특성에 따라 번호판 영상을 세 그룹으로 분류하여 이진화 성능을 측정하였다. 실험 결과 조도의 강도보다는 조도의 균일성 여부가 이진화 성능에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 조도가 균열한 영상은 Otsu의 방법이 가장 효과적이었으며, 조도가 불균일한 영상은 파라미터를 보정한 Niblack 방법이 가장 좋은 결과를 나타냈다.
Liu, Yufei;Cho, Soojin;Spencer, Billie F. Jr;Fan, Jiansheng
Smart Structures and Systems
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제14권4호
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pp.719-741
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2014
Monitoring surface cracks is important to ensure the health of concrete structures. However, traditional visual inspection to monitor the concrete cracks has disadvantages such as subjective inspection nature, associated time and cost, and possible danger to inspectors. To alter the visual inspection, a complete procedure for automated crack assessment based on adaptive digital image processing has been proposed in this study. Crack objects are extracted from the images using the subtraction with median filter and the local binarization using the Niblack's method. To adaptively. determine the optimal window sizes for the median filter and the Niblack's method without distortion of crack object an optimal filter size index (OFSI) is proposed. From the extracted crack objects using the optimal size of window, the crack objects are decomposed to the crack skeletons and edges, and the crack width is calculated using 4-connected normal line according to the orientation of the local skeleton line. For an image, a crack width nephogram is obtained to have an intuitive view of the crack distribution. The proposed procedure is verified from a test on a concrete reaction wall with various types of cracks. From the crack images with different crack widths and patterns, the widths of cracks in the order of submillimeters are calculated with high accuracy.
We present a fast algorithm for Korean text extraction and segmentation from subway signboards using smart phone sensors in order to minimize computational time and memory usage. The algorithm can be used as preprocessing steps for optical character recognition (OCR): binarization, text location, and segmentation. An image of a signboard captured by smart phone camera while holding smart phone by an arbitrary angle is rotated by the detected angle, as if the image was taken by holding a smart phone horizontally. Binarization is only performed once on the subset of connected components instead of the whole image area, resulting in a large reduction in computational time. Text location is guided by user's marker-line placed over the region of interest in binarized image via smart phone touch screen. Then, text segmentation utilizes the data of connected components received in the binarization step, and cuts the string into individual images for designated characters. The resulting data could be used as OCR input, hence solving the most difficult part of OCR on text area included in natural scene images. The experimental results showed that the binarization algorithm of our method is 3.5 and 3.7 times faster than Niblack and Sauvola adaptive-thresholding algorithms, respectively. In addition, our method achieved better quality than other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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