[논문]영상 형태학적 처리와 원형 정합을 이용한 도트 매트릭스 LED 디스플레이의 숫자 인식

정민철

영상 형태학적 처리와 원형 정합을 이용한 도트 매트릭스 LED 디스플레이의 숫자 인식
Number Recognition of Dot Matrix LED Display Using Morphological Processing and Template Matching 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.17 no.2, 2018년, pp.41 - 46

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes a new method for the number recognition on dot matrix LED display. The proposed method uses morphological processing that dilates dots of numbers and connects the dots into strokes. The size of numbers is normalized using horizontal projection because the gaps of dots are different according to the size of numbers. The numbers are segmented by connected component analysis and finally, template matching method recognizes the segmented numbers. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi system with a camera module for a real-time image processing. Experiments were conducted by using various dot matrix LED displays. The results show that the proposed method is successful for the number recognition on dot matrix LED display.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 LED 도트 매트릭스 디스플레이에 표시되는 숫자를 인식하는 새로운 방법을 제안하였다. LED 도트 매트릭스 폰트는 여러 개의 점들로 숫자를 나타낸다.
본 논문에서는 영상 형태학적 처리(morphological processing)를 이용하여 떨어진 점들을 이어 붙이고 원형 정합을 사용해 숫자를 인식하는 간단하고 효과적인 새로운 방법을 제안한다.

가설 설정

2(a)의 영상들은 왼쪽부터 각각 106, 120, 53이고 Fig. 2(b)의 영상들은 왼쪽부터 각각 102, 116, 92 아래로 95, 97이다.
따라서 Fig. 4(c) 영상에 있는 문자의 높이는 42픽셀이다. Fig.

제안 방법

문자인 전경(foreground)과 문자가 아닌 배경의 구분을 명확히 하기 위해 영상을 이진화한다. 영상 이진화(binarization) 처리는 입력 영상의 픽셀 값이 0에서 임계값(threshold value)까지는 출력 영상의 픽셀 값을 0으로, 임계값 이후에서 255까지는 출력 영상의 픽셀 값을 255로 조작하는 간단한 처리이다.
본 논문에서 제안한 방법은 LED 도트매트릭스 디스플레이의 숫자에 한정해 실험하였지만 영문자나 한글에도 적용이 가능하다. 또한 아직까지는 기존의 7-세그먼트 디스플레이도 많이 사용되고 있는 데, 7-세그먼트 디스플레이의 숫자는 분리된 점이 아니라 분리된 선이므로 본 논문에서 제안한 방법으로 더 쉽게 연결하고 인식할 수 있다.
머신 비전에서 이를 인식하기 위해서는 연결 성분 분석을 하여 개별 숫자만을 추출해야 하는 데 분리된 점들은 이를 불가능하게 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상 형태학적 처리인 이진 팽창 처리를 하여 분리된 점들은 문자의 획으로 만드는 것이다. 또한 제안한 방법의 효과를 실험하기 위해 원형정합 방법을 사용 하였다.
본 논문에서 제안한 방법을 C 언어로 구현하여 카메라 모듈이 장착된 라즈베리파이 시스템에서 실험하였다.
본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 엘리베이터 디스플레이에 표시되는 모든 숫자를 성공적으로 인식하였다.
문자에서 적절한 문자적 특징을 추출을 하기 위해서는 끊어진 선분과 점들을 이어서 문자의 획으로 만들어야 한다. 본 논문에서는 이진 형태학 처리(morphological processing)의 이진 팽창(binary dilation)을 이용하여 끊어진 선분과 점들을 이어준다. 이진 팽창은 배경인 검은색과 전경인 흰색으로 이루어진 이진 영상에서 전경인 흰색을 확대시킨다.
본 논문에서는 입력 영상의 히스토그램에서 전경과 배경, 두 부분으로 나누어진 영역 사이의 분산이 최대가 되도록 임계값을 자동으로 구하여 영상 이진화를 수행한다[2].
이진 팽창을 하여 점들을 연결한 영상에 연결 성분 분석을 하여 개개의 문자를 분할하여 추출한다. 본 논문에서는 연결 성분 분석을 위해 레이블링(labeling) 알고리즘을 사용하였다[3][4].

이론/모형

또한 디스플레이와 비전 시스템 카메라의 거리나 카메라 해상도에 따라 비전 시스템에 입력되는 영상의 문자 크기는 변화한다. 다양한 크기로 입력되는 문자의 크기를 계산하기 위해 본 논문에서는 영상 수평 투영(horizontal projection)을 사용하였다. 수평 투영은 가로 방향으로 스캔하면서 흰색 픽셀의 개수를 히스토그램으로 나타낸 것이다.
본 논문에서 제안한 방법은 영상 형태학적 처리인 이진 팽창 처리를 하여 분리된 점들은 문자의 획으로 만드는 것이다. 또한 제안한 방법의 효과를 실험하기 위해 원형정합 방법을 사용 하였다. 실험 결과는 이진 팽창 처리된 LED 도트 매트릭스 숫자를 성공적으로 잘 인식하는 것을 보였다.
이진 팽창을 하여 점들을 연결한 영상에 연결 성분 분석을 하여 개개의 문자를 분할하여 추출한다. 본 논문에서는 연결 성분 분석을 위해 레이블링(labeling) 알고리즘을 사용하였다[3][4]. 연결 성분 분석을 하면 Fig.
앞에서 이진 팽창을 하고 연결 성분 분석을 하여 추출된 문자를 비전 시스템에서 인식하고 결과를 실험하기 위해서 본 논문에서는 원형 정합(template matching) 방법을 사용하였다. 원형 정합은 해밍 거리(Hamming Distance)[5]를 이용해 원형과 미지의 입력 영상 사이의 거리를 측정하는 것이다.

성능/효과

본 논문에서 제안한 방법은 LED 도트매트릭스 디스플레이의 숫자에 한정해 실험하였지만 영문자나 한글에도 적용이 가능하다. 또한 아직까지는 기존의 7-세그먼트 디스플레이도 많이 사용되고 있는 데, 7-세그먼트 디스플레이의 숫자는 분리된 점이 아니라 분리된 선이므로 본 논문에서 제안한 방법으로 더 쉽게 연결하고 인식할 수 있다.
본 논문에서 제안한 방법은 LED 도트매트릭스 디스플레이의 숫자뿐만 아니라 인쇄된 도트매트릭스 숫자도 성공적으로 잘 인식했다. 따라서 제안한 방법은 스마트 냉장고에 우유를 저장할 때 우유의 유통기한을 인식하고 기록하여 활용하는 데에도 사용될 수 있다.
본 논문에서는 이를 해결하기 위해 앞에서 구한 문자의 높이를 이용한다. 본 논문에서는 기준이 되는 문자의 높이를 35 픽셀로 설정하고 입력되는 영상에 있는 모든 문자의 높이도 35 픽셀로 크기 정규화한다. 문자 높이 정규화는 수평 투영을 통해 구한 문자의 높이를 분모로 하고 정규화 높이 35를 분자로 하여 영상의 가로와 세로에 곱하면 된다.
또한 제안한 방법의 효과를 실험하기 위해 원형정합 방법을 사용 하였다. 실험 결과는 이진 팽창 처리된 LED 도트 매트릭스 숫자를 성공적으로 잘 인식하는 것을 보였다. 그러나 LED 도트 매트릭스 숫자 ‘#’이 입력되는 경우에는 숫자 ‘8’과 특징이 유사하여 인식 시스템에서 두 숫자를 혼동하여 인식하였다.
종이에 인쇄된 숫자도 보수화 처리 과정이 앞에 추가될 뿐 LED 숫자 인식 절차와 동일하다. 제안한 방법을 구현한 비전 시스템은 이를 모두 성공적으로 인식하였다. 숫자 아래에 인쇄된 한글은 원형에 있는 숫자와 해밍 거리가 너무나도 커서 인식 거부(reject)된다.

후속연구

본 논문에서 제안한 방법은 LED 도트매트릭스 디스플레이의 숫자뿐만 아니라 인쇄된 도트매트릭스 숫자도 성공적으로 잘 인식했다. 따라서 제안한 방법은 스마트 냉장고에 우유를 저장할 때 우유의 유통기한을 인식하고 기록하여 활용하는 데에도 사용될 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	영상 이진화(binarization) 처리는 무엇인가?	문자인 전경(foreground)과 문자가 아닌 배경의 구분을 명확히 하기 위해 영상을 이진화한다. 영상 이진화(binarization) 처리는 입력 영상의 픽셀 값이 0에서 임계값(threshold value)까지는 출력 영상의 픽셀 값을 0으로, 임계값 이후에서 255까지는 출력 영상의 픽셀 값을 255로 조작하는 간단한 처리이다. 그러나 모든 임의의 입력 영상에 대해 적절한 임계값을 정하는 문제는 쉽지 않은 문제이다[1].
	원형 정합(template matching) 방법을 이용하는 이유는 무엇인가?	앞에서 이진 팽창을 하고 연결 성분 분석을 하여 추출된 문자를 비전 시스템에서 인식하고 결과를 실험하기 위해서 본 논문에서는 원형 정합(template matching) 방법을 사용하였다. 원형 정합은 해밍 거리(Hamming Distance)[5]를 이용해 원형과 미지의 입력 영상 사이의 거리를 측정하는 것이다.
	영상 형태학적 처리인 이진 팽창 처리를 적용했을 때 어떤 결과를 얻을 수 있는가?	또한 제안한 방법의 효과를 실험하기 위해 원형정합 방법을 사용 하였다. 실험 결과는 이진 팽창 처리된 LED 도트 매트릭스 숫자를 성공적으로 잘 인식하는 것을 보였다. 그러나LED 도트 매트릭스 숫자 ‘0’이 입력되는 경우에는 숫자 ‘8’과 특징이 유사하여 인식 시스템에서 두 숫자를 혼동하여 인식하였다. 오류 인식할 때는 1순위 숫자와 2순위 숫자의 해밍 거리가 다른 순위에 비해 큰 차이가 없다. 따라서 후처리(post processing)에서 숫자 모양의 대칭성을 이용하여 오류를 복구할 수 있다.

참고문헌 (5)

Minchul Jung, "Traffic Signal Detection and Recognition in an RGB Color Space," Journal of the Semiconductor & Display Technology, Vol. 10, No. 3, pp. 53-59, (2011).
N. Otsu, "A Threshold Selection Method from Gray Level Histograms," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. SMC-9, No. 1, pp. 62-66, (1979).
H. Samet and M. Tamminen, "Efficient component labeling of images of arbitrary dimension represented by linear bintrees," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 10, Is. 4, pp. 579-586, (1988).

상세보기
M. Dillencourt, H. Samet and M. Tamminen, "A general approach to connected-component labeling for arbitrary image representations," Journal of the Association for Computing Machinery, Vol. 39, Is. 2, pp. 253-280, (1992).

상세보기
M. Nadler and E. Smith, "Pattern Recognition Engineering," John Wiley & Sons Inc., pp. 155-159, 291-294, (1993).

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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