[논문]문자 영상을 위한 효율적인 이진화 방법

김도현; 정호영; 조훈; 차의영

초록
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영상의 이진화는 영상을 물체와 배경으로 구분하는 전처리 과정으로써, 처리해야 할 대상이 되는 물체를 규정하기 위한 매우 중요한 처리과정이며 크게 전역 임계 값 설정 방법과 지 역 임계값 설정 방법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 전역적 이진화 방법의 장점과지역적 이진화 방법의 장점을 결합하여 문자 영역에 대한 효율적이고 적응적인 이진화 방법을 제안한다. 한글 명도 영상을 대상으로 실험한 결과 지역적 이진화 알고리즘보다 훨씬 빠른 속도로 더 좋은 품질의 문자 이진화가 가능함을 확인할 수 있었다.

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Image binarization is an important preprocessing to identify objects of interest by dividing pixels into background and objects. Usually binarization methods are classified into global and local thresholding approaches. In this paper, we propose an efficient and adaptive binarization method for the ...

Image binarization is an important preprocessing to identify objects of interest by dividing pixels into background and objects. Usually binarization methods are classified into global and local thresholding approaches. In this paper, we propose an efficient and adaptive binarization method for the character segmentation by combining both advantages of the global and the local thresholding methods. Experimental results with the korean character images present that the proposed method binarizes character image faster and better than other local binarization methods.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 영상 분석 및 문자 인식을 통한 대용량문서 처리의 전처리 단계로서, 효과적인 개별 문자 인식을 위한 효율적인 이진화 알고리즘을 제시하였다. 제안한 이 진화 알고리즘은 전역적 이진화 임계값과 지역적 이진화 임계값을 적절히 결합하여 획 사이의 간격이 좁거나 구분이 불분명한 저 품질 영상에 대해서도 획 결합 없이 양호한 품질의 이진화 문자 영상을 얻을 수 있었다.
반면 지역 적이 진화 방법은 중심 픽셀 주변의 지역적인 밝기 특성을 이용할 수 있어서 배경 영상의 밝기 변화에 적응적으로 적절한 임계값을설정할수 있으며 배경과물체의 구분이 애매모호한 영역에서 효과적으로 물체 영역을 구분할 수 있는 장점이 있지만 지역 윈도우 영역에 대한 계산 비용으로 전역적 이진화 방법에 비하여 실행 속도가 상당히 느리고 순수배경 영역을물체 영역으로 이진화하여 잡영을 생성하거나 순수한 물체 영역 내에 홀(hole)이 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 개선시키기 위해본 논문에서는문자 인식을 위한 전처리'단계로써 전역 적이 진화 방법의 장점과지역적 이진화방법의 장점을 반영하여 문자 영 역 에 대 한 효율적 이 고 적 응적 인 이 진화 방법을 제안한다.

제안 방법

이와 같은 현상은 지역 이진화임 계값을 구할 때의 윈도우 크기가 문자의 크기 에 맞게 적절하게 설정되지 않을 경우 흔히 발생될 수 있는 심각한 문제이다. 따라서 이러한지역 임계값 결정 방법의 단점을 개선하기 위해서 윈도우 블록 내 존재하는 픽 셀의최대값과 최소값을 검출하여 이 두 값이 일정한 수치0) 이상의 차이가있을 때에만지역 임계값을사용하여 이진화하고 그렇지 않은 경 우는 전 역 임 계 값을 사용하여 이 진화하는 방법을 사용한다.
이것은 문자 획과 배경의 경계 부분은 지역적 이진화 방법에 의해 임계값을검출하여 이진화하고 그 이외의 문자와 배경이 확실한 부분은 전역적 이진화 방법으로 결정 된 임 계값을 사용하는 접근 방법을 사용한다면 수행 속도와 획의 품질 측면에서 매우 만족할만한 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 접근 방법으로 먼저 지역적 이진화가 필요한픽셀인지 아닌지를 판단하는 과정 을 통해 적 응적 으로 임 계 값을 선 택 하도록 하여, 전역적인 임계값을 적용해야하는 픽셀인 경우에는 빠르게 이진화를 수행하도록 하고지역적인 임계값을 적용해야 하는 픽셀인 경우에는지역적 특성을 반영하여 더 정확하게 이진화할 수 있도록 하였다.
이진화성능의 종합적인 평가를위해 표3과같이 이진화 결과에 따른 문자 획의 결합발생 정도, 획 훼손 발생 정도, 잡영 발생 정도, 수행 시간을 기준으로 전체적인 성능평가를 수행하였다. 총괄적으로 살펴볼때 전역적 이진화 방법이 지역적 이진화방법보다획과획이 접합되는 문제점이 자주 발생하였다.
제안하는 이진화 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 200-400 DPI로 스캔된 다양한 크기 의 8bit 256 gray level 의 개별 한글 문자 영상을 대상으로 실험하였으며 굴림, 고딕, 궁서, 돋움, 바탕의 5가지 글꼴 문자를 각각 2개씩 조합한 한글 완성 형 2350자 영 상 23500개(2350x5x2)를 사용하여 이진화 성능과 수행 속도를 비교 분석 하였다.
지역적 이진화 방법들은 윈도우 블록 크기에 대한 영향을 고려하여 8x8, 15x15의 두 가지 경우로 그 성능을 비교하였다. 제안하는 이진화 방법에서 사용된 인자는 p = 0.

데이터처리

지역적 이진화 방법들은 윈도우 블록 크기에 대한 영향을 고려하여 8x8, 15x15의 두 가지 경우로 그 성능을 비교하였다. 제안하는 이진화 방법에서 사용된 인자는 p = 0.5, <5= 16, A; = 01 로 설정하였으며 다른 이진화 방법도 관련 변수들을 제안한 방법과 동일한 값으로 설정하여 객관적으로 비교 평가할 수 있도록 하였다.

이론/모형

성능 평가를 위해 사용된 이진화 알고리즘은 전역적이 진화 방법으로 가장많이 사용하는 Otsu의 방법 [3]과 지역적 이진화 방법으로 널리 사용되는 Niblack, Sauvola, Bemsen 방법을 포함한 여러 가지 방법을 사용하였다. 지역적 이진화 방법들은 윈도우 블록 크기에 대한 영향을 고려하여 8x8, 15x15의 두 가지 경우로 그 성능을 비교하였다.

성능/효과

제안하는 이진화 방법은 문자 획의 명도 값이 균일하지 않은 경우나 영상 자체의 해상도가낮은 경우에는가끔 획 훼손 현상이 발생하였지만복잡한 형태의 획으로 이루어진 문자 영상에서도 획 결합 없이 양호한 획 영상으로 이진화할 수 있었다. 또한 제안하는 이진화 방법은 전역 임계 값과 지 역 임 계 값을 모두 사용하는 방법 임 에 도 불구하고 효율적으로 임계값 선택을 함으로써 처리 속도도 그림 3~4와같이 다른지역 이진화방법에 비해 매우빠름을 알 수 있다.
제 안하는 이 진화 방법 에서 픽 셀을 지 역 임 계 값 설정 에의해 이진화한경우전역적 이진화방법에 비해 대체적으로 획 구분 능력이 뛰어난 반면 다른지역적 이진화 방법과 같이 획의 표면 처리가 매끄럽게 되지 못하는 현상이 나타났다. 또한 획이 가늘고 균일하지 않은 명도 분포를 가지는 영상의 경우 설정된 환경 변수에 따라 가끔씩 획이 소실되는 현상이 발생하였다.
이런 현상은 윈도우를크게 설정하면 개선될 수 있지만 처리 속도가 더 느려지게 되고 윈도우 크기에 민감하다는 것을 알 수 있다. 제안하는 이진화 방법은 문자 획의 명도 값이 균일하지 않은 경우나 영상 자체의 해상도가낮은 경우에는가끔 획 훼손 현상이 발생하였지만복잡한 형태의 획으로 이루어진 문자 영상에서도 획 결합 없이 양호한 획 영상으로 이진화할 수 있었다. 또한 제안하는 이진화 방법은 전역 임계 값과 지 역 임 계 값을 모두 사용하는 방법 임 에 도 불구하고 효율적으로 임계값 선택을 함으로써 처리 속도도 그림 3~4와같이 다른지역 이진화방법에 비해 매우빠름을 알 수 있다.
제안한 이 진화 알고리즘은 전역적 이진화 임계값과 지역적 이진화 임계값을 적절히 결합하여 획 사이의 간격이 좁거나 구분이 불분명한 저 품질 영상에 대해서도 획 결합 없이 양호한 품질의 이진화 문자 영상을 얻을 수 있었다. 또한 속도 면에서도 기존의 지역적 이진화 알고리즘에 비해 빠른 처리 능력을보여줌으로서 대 용량문서.
또한 속도 면에서도 기존의 지역적 이진화 알고리즘에 비해 빠른 처리 능력을보여줌으로서 대 용량문서.처리 및 문자인식에 효율적으로 활용할 수 있음을 알 수 있었다.

후속연구

또한 획이 가늘고 균일하지 않은 명도 분포를 가지는 영상의 경우 설정된 환경 변수에 따라 가끔씩 획이 소실되는 현상이 발생하였다. 차후 연구 과제로 문자 영상의 특성에 따라 지역 윈도우 블록의 크기 등 최적의 환경 변수를 설정할 수 있는 방법에 대한 연구와 획 표면에 붙어 있는 울퉁불퉁한 돌출 요소나 홈 등의 잡영을 제거하는 방법 등의 문자 영상 개선에 대한 연구를 진행할 계획이다.

참고문헌 (15)

A. Rosenfeld, A.C. Kak, Digital Picture Processing. 2nd Edition, Academic Press, 1982
Milan Sonica, Vaclay Hlavac, Roger Boyle, Image Processing, Analysis, and Machine Vision. 2nd Edition, PWS Publishing, pp.129-130
N. Otsu, 'A threshold selection method from gray-level histogram,' IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. SMC-9, No. 1, pp. 62-66, 1979
김하식, 김강, 조경식, 전종식, '비트평면 패턴을 이용한 최적 이진화 방법', 한국컴퓨터정보학회 논문지, 제6권, 제4호, pp.1-5, 2001년 12월
J.N.Kapur, P.K.Sahoo, A.K.Wong, 'A New Method for Gray Level Picture using Entropy of the Histogram,' Computer Vision, Graphics, and Image Processing, Vol.29, pp.273-285, 1985

상세보기
장대근, 전병태, '카메라문서 영상의 이진화 및 기울어짐 보정 방법', 한국컴퓨터정보학회 논문지, 제10권, 제3호, pp.143-150, 2005년 7월
W. Niblack, An Introduction to Image Processing, Pretice-Hall, pp.115-116, 1986
Zheng Zhang, Chew Lim Tan, 'Recovery of Distorted Document Images from Bound Volumns,' Document Analysis and Recognition, pp.429-433, 10-13 Sept. 2001
J. Sauvola, M. Pietikainen, 'Adaptive document image binarization,' Pattern Recognition 33, pp.225-236, 2000

상세보기
B.Gatos, I.Pratikakis, S.J.Perantonis, 'Adaptive degraded document image binarization,' Pattern Recognition, Vol.39, No.3, pp.317-327, March 2006

상세보기
John Bernsen, 'Dynanric thresholding of grey-level images,' in Proceedings of the 8th International Conference on Pattern Recognition, Paris, France, pp.1251-1255, Oct. 1986
박준효, 장익훈, 김남철, 'PDA 응용을 위한 명함 영상의 회전 보정', 한국통신학회 논문지, 제28권, 제12C호, pp.1225-1238, 2003년 12월
신기택, 장익훈, 김남철, '변형된 Quadratic 필터를 이용한 PDA로 획득한 명함 영상의 블록 적응 이진화,' 한국통신학회 논문지, 제29권, 제6C호, pp.801-814, 2004년 6월
최경주, 변혜란, 이일병, '효과적인 이진화를 위한 영상개선기법의 정의 및 구현,' 정보과학회논문지, 제26권, 제2호, pp.284-296, 1999년 2월
Hamza, H.; Smigiel, E.; Belaid, E., 'Neural based binarization techniques,' Document Analysis and Recognition, Vol. 1, pp.317-321, Aug. 2005

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