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논문 상세정보

카메라기반의 왜곡이 보정된 흑백 문서 영상 생성

Distortion Corrected Black and White Document Image Generation Based on Camera

초록

스캐너 대신 카메라를 이용하여 문서의 사본 영상을 촬영하면 촬영 각도에 따라 기하학적 왜곡이 발생하거나 그림자가 생길 수 있다. 본 논문에서는 카메라로 촬영한 문서 영상으로부터 왜곡을 보정하고 그림자 영향을 제거한 흑백 문서 영상 생성 알고리즘을 제안하였다. 카메라 렌즈의 방사 왜곡으로 인해 휘어진 테두리를 펴거나 촬영 각도에 따라 유입된 문서 외부 영역을 제거하기 위한 기하학적 보정을 위해 2차 미분 필터 기반의 문서 테두리 검출 방안을 마련하였다. 그리고 적응적 이진화 방법으로 그림자를 제거한 흑백 문서 영상을 생성하였다. 제안한 왜곡 보정 흑백 문서 영상 생성 알고리즘을 스마트 폰 카메라로 촬영한 문서 영상들을 대상으로 실험한 결과 우수한 처리 결과를 얻을 수 있었다.

Abstract

Geometric distortion and shadow effect due to capturing angle could be included in document copy images that are captured by a camera in stead of a scanner. In this paper, a clean black and white document image generation algorithm by distortion correction and shadow elimination based on a camera, is proposed. In order to correct geometric distortion such as straightening un-straight boundary lines occurred by camera lens radial distortion and eliminating outlying area included by camera direction, second derivative filter based document boundary detection method is developed. Black and white images have been generated by adaptive binarization method by eliminating shadow effect. Experimental results of the black and white document image generation algorithm by recovering geometrical distortion and eliminating shadow effect for the document images captured by smart phone camera, shows very good processing results.

저자의 다른 논문

참고문헌 (8)

  1. G. Kiran and M. S., "Automatic Rectification of Perspective Distortion from a Single Image Using Plane Homography," Int. J. of Computational Sciences & Applications, Vol.3, No.5, pp.47-58, 2013. 
  2. A. Jain, A. Dubey, R. Gupta, N. Jain, and P. Tripathi, "Fundamental Challenges to Mobile Based OCR," Int. Journal of Innovative Research & Study, Vol.2, Issue.5, pp.86-101, 2013. 
  3. J. Wen, S. Li, and J. Sun, "A New Binarization Method for Non-uniform Illuminated Document Images," Pattern Recognition, Vol.46, pp.1670-1690, 2013. 
  4. B. Gato, I. Pratikakis, and S. Perantonis, "Adaptive Degraded Document Image Binarization," Pattern Recognition, Vol.39, pp.317-327, 2006. 
  5. M. Feng and Y. Tan, "Contrast Adaptive Binarization of Low Quality Document Images," IEICE Electronics Express, Vol.1, No.16, pp.501-506, 2004. 
  6. R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, 3rd Edition, Prentice Hall, Saddle River, 2008. 
  7. Getting Started with OpenCL on Android OS, https://software.intel.com/en-us/android/articles/opencl-basic-sample-for-android-os 
  8. ABBY OCR, http://ocr.retia.co.kr 

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