[논문]스케치 인식을 통한 디지털 도면 생성 기법

오수현; 이성진

스케치 인식을 통한 디지털 도면 생성 기법
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오수현 (경상대학교, 기계항공정보융합공학부 항공우주및소프트웨어공학전공) , 이성진 (경상대학교, 기계항공정보융합공학부 항공우주및소프트웨어공학전공)

스케치를 거쳐 생성되는 디지털 자료로 건축도면이나 제품 디자인시안 등은 수요가 많음에도 불구하고 디지털 도면 자동생성에 대한 영상처리는 아직 연구되지 않고 있다. 현행 필기인식에 대한 영상처리 연구는 주로 글자나 숫자에 국한되어 있어 본 연구에서는 선으로 이루어진 필기를 인식하여 도면이라는 이진영상의 특징을 이용해 특징점을 도출하고 디지털 도면을 생성하는 영상처리를 제안한다. 먼저 입력받은 아날로그 스캔이미지를 메디안블러링과 OSTU임계처리로 노이즈가 없는 이진영상으로 변환한 후 해리스코너검출기를 이용하여 특징점을 검출하고 좌표를 추출하고, 좌표값을 활용해 외곽선과 내부윤곽선까지 구현하여 디지털도면을 양산한다.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 카메라로 입력받은 아날로그 스케치 영상을 도면생성 자동화 알고리즘을 통해 디지털 도면으로 재생성하는 과정을 제안한다. 먼저, 입력된 아날로그 스캔 이미지로 영상처리를 하기 위해 먼저 블러링과 임계처리를 하여 노이즈가 최대한 제거된 이진화 영상을 만든다.
본 연구에서는 스케치인식을 통한 도면생성 영상처리를 제안하였다. 이는 건축도면 뿐만 아니라 제품디자인시안 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

제안 방법

먼저, 입력된 아날로그 스캔 이미지로 영상처리를 하기 위해 먼저 블러링과 임계처리를 하여 노이즈가 최대한 제거된 이진화 영상을 만든다. 그 후, 해리스코너검출기를 이용하여 특징점을 검출한다. 그리고 도출된 특징점의 좌표값 관계를 이용하여 먼저 도면의 외곽선을 만들고 다음으로 내부윤곽선을 그려 디지털도면을 생성한다.
그 후, 해리스코너검출기를 이용하여 특징점을 검출한다. 그리고 도출된 특징점의 좌표값 관계를 이용하여 먼저 도면의 외곽선을 만들고 다음으로 내부윤곽선을 그려 디지털도면을 생성한다.
스케치로 올곧은 직선이나 각도를 표현할 수 없기 때문에 이를 감안하여 외곽선와 내부윤곽선을 생성하는 알고리즘을 구현해야 한다. 본 연구에서는 도출된 교차점의 x좌표값과 y좌표값으로 이루어진 배열을 생성하고, 좌표 값을 오름차순으로 정렬하여 최대값과 최소값의 차를 이용하여 외곽선을 만들었다. 최대 좌표값의 x좌표와 최소 좌표값의 y좌표 그리고 최소 좌표값의 x좌표와 최대 좌표값의 y좌표를 이용하여 외곽선에 해당하는 특징점을 탐지한다.
임계처리는 앞서 소개한 것과 같이 단순임계처리, 적응임계처리, ostu 임계처리와 같이 세 가지로 나뉘며 단순임계처리는 특정 임계 값을 설정하여 그보다 크면 255를 할당하고 그렇지 않으면 0을 되돌려주는 단순한 방법이며, 적응임계처리는 특정 임계 값을 주변영역의 밝기 값에 따라 각각의 임계 값이 다르게 적용되며, ostu임계처리는 영상 픽셀을 2분류 하였을 때 분산을 최소화하거나 최대화하는 임계 값을 찾는 방법이다. 실험결과 ostu임계처리가 가장 이진화가 잘 되어 본 연구의 알고리즘에서는 메디안 블러링과 ostu임계처리를 거쳐 이진화를 진행 하였다.
메디안 필터링은 마스크가 적용되는 영상영역내의 모든 픽셀들 중에서 중간값을 취하는 방법이다. 실험은 마스크를 5*5크기로 하여 진행하였으며 그림 3에서 1 열에는 원영상과 메디안 블러링된 영상 그리고 원영상에서 단순임계처리, 적응임계처리, ostu 임계처리한 것이 2열에 있고, 3열에는 각 임계처리에 메디안 블러링처리를 더하여 실험하였다.
최대 좌표값의 x좌표와 최소 좌표값의 y좌표 그리고 최소 좌표값의 x좌표와 최대 좌표값의 y좌표를 이용하여 외곽선에 해당하는 특징점을 탐지한다. 이후 외곽선 영역에 해당되는 다른 교차점을 찾고 그 교차점과 대응되는 다른 교차점을 찾아 선을 생성하는 과정을 반복하여 내부윤곽선을 생성한다. 이 장에서는 그림 2에 나타난 순서대로 도면 자동 생성 과정을 설명한다.
본 연구에서는 도출된 교차점의 x좌표값과 y좌표값으로 이루어진 배열을 생성하고, 좌표 값을 오름차순으로 정렬하여 최대값과 최소값의 차를 이용하여 외곽선을 만들었다. 최대 좌표값의 x좌표와 최소 좌표값의 y좌표 그리고 최소 좌표값의 x좌표와 최대 좌표값의 y좌표를 이용하여 외곽선에 해당하는 특징점을 탐지한다. 이후 외곽선 영역에 해당되는 다른 교차점을 찾고 그 교차점과 대응되는 다른 교차점을 찾아 선을 생성하는 과정을 반복하여 내부윤곽선을 생성한다.
구현한 영상처리에 대한 동작 흐름도는 그림 2와 같다. 카메라로 촬영한 아날로그 영상에 메디안 블러링 기법과 OTSU임계처리를 통해 노이즈를 제거하고 영상을 이진화한다. 도면의 꼭지점를 특징점 으로 하여 정보를 추출한다.
이러한 방법으로 송정영[1]은 구조적 특징기반 자유필기체 숫자인식 알고리즘 연구를 했다. 해당 연구는 특징점을 끝점, 3개 교차점, 4개 교차점으로 나누고 숫자별로 각 특징점의 개수와 위치로 알고리즘을 형성하였다. 가령 0과 8의 경우는 끝점이 없고, 끝점이 1개인 것은 6과 9이며 끝점이 2개인 것은 1,3,4,5,7이다.

대상 데이터

본 실험에서는 일반적인 노트북의 웹카메라를 활용하였다. 카메라나 스캐너도 이용할 수 있으며 영상 데이터는 JPEG을 사용하였다.
카메라나 스캐너도 이용할 수 있으며 영상 데이터는 JPEG을 사용하였다. 실험환경은 표 1에 명시된 PC정보에 해당하는 노트북을 사용하였다.
본 실험에서는 일반적인 노트북의 웹카메라를 활용하였다. 카메라나 스캐너도 이용할 수 있으며 영상 데이터는 JPEG을 사용하였다. 실험환경은 표 1에 명시된 PC정보에 해당하는 노트북을 사용하였다.

이론/모형

도면의 꼭지점를 특징점 으로 하여 정보를 추출한다. 이 특징점은 가장 널리 쓰이는 해리스코너 검출기[6]을 사용하여 검출하였다. 이 연구에서는 정확한 꼭지점의 위치가 중요한 것이 아니기 때문에 유종빈[7]이 연구한 T형 코너에서의 해리스 코너검출기와 로컬리제이션에서 보인 해법과 다른 접근이 필요하다.

성능/효과

OpenCV에는 특징점을 추출할 수 있는 다양한 함수들을 비교하였고, 그 중 해리스코너탐지기가 가장 성능이 좋았다. 해리스코너탐지기는 영상의 특징을 “평역(flat)”, “에지(edge)”, “코너(corner)”의 세 영역으로 나눈다.

핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

임계처리란 무엇인가?

임계처리란 영상을 처리하는데 있어 영상 내의 밝기 값에 대해 특정 값을 기준으로 하여 구분하여 처리하는 것을 말한다. 임계처리는 앞서 소개한 것과 같이 단순임계처리, 적응임계처리, ostu 임계처리와 같이 세 가지로 나뉘며 단순임계처리는 특정 임계 값을 설정하여 그보다 크면 255를 할당하고 그렇지 않으면 0을 되돌려주는 단순한 방법이며, 적응임계처리는 특정 임계 값을 주변영역의 밝기 값에 따라 각각의 임계 값이 다르게 적용되며, ostu임계처리는 영상 픽셀을 2분류 하였을 때 분산을 최소화하거나 최대화하는 임계 값을 찾는 방법이다.

구조적 특징기반 자유필기체 숫자인식 알고리즘은 어덯게 되는가?

이러한 방법으로 송정영[1]은 구조적 특징기반 자유필기체 숫자인식 알고리즘 연구를 했다. 해당 연구는 특징점을 끝점, 3개 교차점, 4개 교차점으로 나누고 숫자별로 각 특징점의 개수와 위치로 알고리즘을 형성하였다. 가령 0과 8의 경우는 끝점이 없고, 끝점이 1개인 것은 6과 9이며 끝점이 2개인 것은 1,3,4,5,7이다.

숫자보다는 복잡한 형태의 글자가 인식이 어려운 이유는 무엇인가?

그리고 숫자보다는 복잡한 형태의 글자는 영자, 중문, 일문, 한글 등으로 언어권에 따라 다른 언어를 쓰기 때문에 인식이 매우 어렵다. 김현우[3]는 Goog lenet 기반의 딥러닝을 이용한 향상된 한글 필기체 인식을 연구하였는데 한글의 특성상 유사 글자가 많은 것을 한글 필기체 데이터베이스를 활용하여 인식하였다.

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