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세선화 알고리즘은 문자 인식에서 인식율을 높이기 위한 전처리과정으로 대상물체에 대하여 1픽셀 두께가 될 때까지 적용시키는 알고리즘으로 그 중요성과 필요성으로 인하여 수많은 논문들이 발표되었다. 본 논문에서는 인터넷 정보검색을 목적으로 하는 회색조(Gray) 영상에 대한 이진화 및 세선화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 해당 픽셀과 이웃 화소 간의 픽셀값 차이를 이용하여 일정값을 증감시키는 방법으로, 이미지의 중심으로 픽셀이 응집하게 하는 과정을 통해 이진화 및 세선화를 시켰으며, 병렬 구현이 용이하다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 회색조 영상에 대해 기존 알고리즘들을 적용한 결과와 비교, 분석하여 소개하였다.

세선화 알고리즘은 문자 인식에서 인식율을 높이기 위한 전처리과정으로 대상물체에 대하여 1픽셀 두께가 될 때까지 적용시키는 알고리즘으로 그 중요성과 필요성으로 인하여 수많은 논문들이 발표되었다. 본 논문에서는 인터넷 정보검색을 목적으로 하는 회색조(Gray) 영상에 대한 이진화 및 세선화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 해당 픽셀과 이웃 화소 간의 픽셀값 차이를 이용하여 일정값을 증감시키는 방법으로, 이미지의 중심으로 픽셀이 응집하게 하는 과정을 통해 이진화 및 세선화를 시켰으며, 병렬 구현이 용이하다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 회색조 영상에 대해 기존 알고리즘들을 적용한 결과와 비교, 분석하여 소개하였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 이와 같은 알고리즘은 회색 조 영상음 세선 화하는데 적절하지 않다. 다라서 본 장에서는 회색 조 영상을 대상으로 하는 이진화 및 세선화 알고리즘을 소개한다.
• 그러나 인터넷상의 영상 정보는 칼라 또는 회색 조 영상이 대부분이며, 이 경우 기존의 이진 영상에 대한 세선화 알고리즘만으로는 세선화가 어렵게 되었다. 본 논문에서는 회색 조 영상에 대한 이 진화 맟 세선화 알고리즘올 제안하여, 보다 효율적인 인터넷 정보 검색에 응용하고자 한다.

제안 방법

• 대상 물체에 대해 한 화소 두께의 선 표현인 골격선 (skeleton)을 추출하는 세선화 알고리즘은 입력 영상으로부터 구조적인 특징 추출을 위한 대표적인 전처리 기술로써 문자 인식을 비롯한 매우 다양한 영상 처리 분야에서 사용되어 왔으며, 앞으로도 응용 범위가 더욱 확대될 것으로 보인다.(1] 본 논문 온 최근 인터넷의 사용이 확산되면서, HTML 문서 속의 영상이 가지고 있는 문자 정보가 정보검색에 없어서는 안 될 중요한 위치롤 차지하게 된 점에 착안하여, 회색 조 영상에 대해 세선 화 특성을 갖는 이진화 알고리즘을 제안한다.
• 제안된 알고리즘은 회색 조 영상, 특히 문자 영상에서 획 성분의 각 화소에 대해 이웃 화소 간의 응집 현상을 발생 시켜 이진화 및 세선화를 수행하였다. 따라서 기존의 알고리즘이 영상을 특정 문턱치로 이진화하여 세선화시킬 때 화소의 정보를 손실했던데 반해 제안된 알고리 좀에서는 화소의 정보를 유지시킬 수 있어 배경과 문자 영역을 보다 잘 분리해 낼 수 있다.

대상 데이터

• 제안된 알고리言의 실험을 위하여 데이터는 인터넷 쇼 펑믈에서 전형적으로 나타나는 회색 조 영상을 사용하였다.

데이터처리

• 성농 평가를 위해 회색 조 영상에 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘을 적용시킨 처리 결과를 비교하여 보였다.

성능/효과

• 제안된 알고리즘은 회색 조 영상, 특히 문자 영상에서 획 성분의 각 화소에 대해 이웃 화소 간의 응집 현상을 발생 시켜 이진화 및 세선화를 수행하였다. 따라서 기존의 알고리즘이 영상을 특정 문턱치로 이진화하여 세선화시킬 때 화소의 정보를 손실했던데 반해 제안된 알고리 좀에서는 화소의 정보를 유지시킬 수 있어 배경과 문자 영역을 보다 잘 분리해 낼 수 있다.
• 본 알고리즘의 장점으로는 회색 조 영상에 대해 비교적 적은 픽셀 정보 손실로 이진화 및 세선화가 수행하므로 써 보다 정확한 골격을 얻을 수 있다는 점과 이진화의 수행만으로도 부분적으로 세선화의 효과를 볼 수 있다는 점이다.
• 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘이 회색 조 영상을 세선화하기 위한 단계로서의 이진화를 효과적으로 수행하였음을 알 수 있다.
• 첫 번째 실험에서는 그림 2의 (a) 영상과 같은 회색 조 영상에 기존의 ZS 알고리즘에 적용 시員 보고, 같은 영상에 제안한 알고리즘을 적용시킨 결과를 비교하여 제안된 알고리즘의 효과를 보인다.

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