Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP (대한전자공학회논문지SP)

The Institute of Electronics and Information Engineers (대한전자공학회)
권호 표지

Handwritten Image Segmentation by the Modified Area-based Region Selection Technique

변형된 면적기반영역선별 기법에 의한 문자영상분할

  • Hwang Jae-Ho (Dept. of Electronic Engineering, Hanbat National University)
  • 황재호 (한밭대학교 전자공학과)
  • Published : 2006.09.01
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Abstract

In this paper, a new type of written image segmentation based on relative comparison of region areas is proposed. The original image is composed of two distinctive regions; information and background. Compared with this binary original image, the observed one is the gray scale which is represented with complex regions with speckles and noise due to degradation or contamination. For applying threshold or statistical approach, there occurs the region-deformation problem in the process of binarization. At first step, the efficient iterated conditional mode (ICM) which takes the lozenge type block is used for regions formation into the binary image. Secondly the information region is estimated through selecting action and restored its primary state. Not only decision of the attachment to a region but also the calculation of the magnitude of its area are carried on at each current pixel iteratively. All region areas are sorted into a set and selected through the decision parameter which is obtained statistically. Our experiments show that these approaches are effective on ink-rubbed copy image (拓本 'Takbon') and efficient at shape restoration. Experiments on gray scale image show promising shape extraction results, comparing with the threshold-segmentation and conventional ICM method.

변형된 면적기반영역선별 기법으로 문자영상 속에 내재되어 있던 영역 분할을 회복하는 새로운 기법을 제안한다. 정보영역과 바탕영역으로 양분되어 있는 이진 원영상에 비해 오염 및 훼손으로 관측영상은 얼룩점과 잡음이 전체 영상에 섞여 다수의 크고 작은 영역들이 혼재된 그레이스케일 형태가 된다. 이러한 영상을 종래의 문턱치 처리나 확률적 기법으로 영역 분할하려면 이진영상으로 전환시킴에 의한 영역 형태 변형 문제가 발생한다. 이 문제를 최소화하기 위해 마름모꼴 블록을 채택한 반복조건부양식(iterated conditional mode, ICM) 기법으로 이진 영상을 구현하여 일차적으로 영역들의 집합으로 분류하였다. 그 다음 현재고려중인 화소에서 화소의 영역형성 판별과 영역의 면적을 산출하였다. 이를 전체 화소에 걸쳐 순차적으로 확산하여 해당영역들의 정보영역으로의 귀속 여부를 선택적으로 판정 분할함으로 정보영역 본래 형태를 복원하였다. 이 때 지정 영역들의 산출 면적들은 하나의 집합으로 배속 정렬되며 확률처리로 얻은 판별 파라미터 값에 의해 선별된다. 그레이스케일 탁본영상을 대상으로 종래의 문턱치 영역분할 기법과 ICM 기법도 함께 실험하였다. 그 결과 종래의 기법에 비해 우수한 영역분할 효과를 얻을 수 있었다.

Keywords

References

  1. Y. Solihin and C. G. Leedham, 'Interal ratio: A new class of global thresholding techniques for handwriting images,' IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., Vol. 21, no. 8, pp. 761-768, August 1999 https://doi.org/10.1109/34.784289
  2. Xiaoyi Jiang, D. Mojon, 'Adaptive local thresholding by verification-based multithreshold probing with application to vessel detection in retinal images,' IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., Vol. 25, no. 1, pp. 131-137, Jan., 2003 https://doi.org/10.1109/TPAMI.2003.1159954
  3. S. Geman, and D. Geman, 'Stochastic relaxation gibbs distributions and the bayesian restoration of images,' IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., Vol. PAMI-6, no. 6, pp. 721-740, 1984 https://doi.org/10.1109/TPAMI.1984.4767596
  4. J. Besag, 'On the statistical analysis of dirty pictures,' J. R. Statist. Soc., Vol. 48, no. 3, pp. 259-302, 1986
  5. J. K. Fwu and P. M. Djuric, 'Unsupervised vector image segmentation by a tree structure ICM algorithm,' IEEE Trans. Medical Imaging, Vol. 15, no. 6, pp. 871-880, Dec. 1996 https://doi.org/10.1109/42.544504
  6. S. Krishnamachari and R. Chellappa, 'Multiresolution Gauss-Markov random field models for texture segmentation,' IEEE Trans. on Image Processing, Vol. 6, no. 2, pp. 251-267, Feb. 1997 https://doi.org/10.1109/83.551696
  7. S. Foucher M. Germain, J. M. Boucher and G. B. Benie, 'Multisource classification using ICM and Dempster-Shafer theory,' IEEE trans. on Instru. and Measure., Vol. 51, no. 2, pp. 277-281, April 2002 https://doi.org/10.1109/19.997824
  8. F. Destrempes, and M. Mignotte, 'A statistical model for contours in images,' IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., Vol. 26, no. 5, pp. 626-638, May 2004 https://doi.org/10.1109/TPAMI.2004.1273940
  9. G. S. R. Fjortoft and A. H. S. Solberg, 'A bayesian approach to classification of multiresolution remote sensing data,' IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., Vol. 43, no. 3, pp. 539-547, Mar. 2005 https://doi.org/10.1109/TGRS.2004.841395
  10. http://myhome.shinbiro.com/~kbyon/petro/takbon.htm
  11. M. M. Chang, A. M. Tekalp and M. I. Sezan, 'Simultaneous motion estimation and segmentation,' IEEE Trans. on Image Processing, Vol. 6, no. 9, pp. 1326-1333, Sept. 1997 https://doi.org/10.1109/83.623196
  12. J. Park and L. Kurz, 'Image enhancement using modified ICM method,' IEEE Trans. on Image Processing, Vol. 5, no. 5, pp. 765-771, May 1996 https://doi.org/10.1109/83.499914