본 논문에서는 새로운 문자 분할 알고리즘을 제안한다. 고전적인 문자 분할 알고리즘은 학술적인 문서영상과 같이 단순한 구조를 가진 문서영상을 대상으로 하여 좋은 성능을 보였지만 다양한 문자 크기와 색상, 그림, 복잡한 배경 등으로 구성된 문서영상에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 최근에 제안고 있는 방법들은 복잡한 문서영상에서도 좋은 성능을 보이도록 다양한 기법들을 적용하여 우수한 성능을 보이고 있지만, 대부분의 방법들이 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누어 문자분할을 하기 때문에 세밀한 부분에서는 성능이 어느 정도 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 블록의 크기에 제한을 갖지 않는 새로운 방법으로서, watershed 알고리즘을 이용한 문자분할 방법을 제시한다. 구체적으로, watershed 알고리즘을 이용하여 문서영상의 구조(docstrum)를 파악하고 이를 기반으로 문자를 분할한다. 제안하는 방법은 크게 엣지 검출, distance transform, watershed 알고리즘을 이용한 docstrum 분석, 문자 분할의 네 단계를 거친다. 실험 결과 블록에 기반한 기존의 방법들이 놓치는 세밀한 부분에서도 제안된 알고리즘은 올바른 분할결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
문서영상의 분할은 문서인식의 전 과정 중에서 인식률에 큰 영향을 미치는 단계이지만 국내에서는 양적${\cdot}$질적으로 이에 대한 실제적인 연구가 부족한 것이 사실이다. 그 결과, 구조가 복잡하거나 칼라로 인쇄된 문서의 분할은 여전히 개선할 점이 많다. 본 논문에서는 불규칙한 다단, 점선, 그래픽, 사진 등의 다양하고 복잡한 요소로 구성된 문서의 실제적인 분할문제들을 살펴보고, 연결요소와 색상정보를 이용하여 이들을 효율적으로 분할하는 실제적 문서영상 분할 기법을 제안한다. 윤곽선 추출을 이용하여 다양한 형태의 모든 연결요소를 추출하고, 추출된 연결요소별 유형판정 및 연결요소 병합기준을 이용함으로써 정확한 문서영상 분할이 가능하다. 또한 색상문서의 경우, 정확한 문서분할과 처리시간 개선을 위하여 먼저 이진화된 문서에 대해서 문자와 비문자 영역으로 분할한 후, 필요에 따라 비문자 영역에 대하여 별도의 칼라별 영역분할을 수행한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 다양한 구조와 내용을 갖는 180장의 문서영상을 대상으로 문서분할 실험을 수행하였다. 아울러, 6가지 국내외 상용 문서인식 소프트웨어의 문서영상 분할 결과와 비교함으로써 제안한 방법이 복잡한 문서영상의 실제적 분할에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
신문, 잡지, 공문서, 영수증 등의 문서로부터 필요한 정보를 자동화하여 처리할 수 있는 문서영상 이해 시스템의 구현에 있어서 문서영상에 존재하는 문자를 추출하는 연구는 문자 인식의 전처리 단계로서 매우 중요한 의미를 지니고 있다. 하지만 현 시점에서 문서 자체가 가지는 다양한 형태 및 배경 등에 의하여 범용화되고 일반화된 방법을 찾기란 매우 어려운 실정이다. 본 논문에서는 특히 배경이 선이나 도표 등으로 이루어진 문서 영상에서 Hough Transform을 사용하여 기울어짐을 보정하고 문자들이 선에 겹친 부분을 효과적으로 보정하며 추출된 영역에 대한 분할 및 합병 과정을 거쳐 최종적으로 완전한 문자 영역을 추출하는 방법에 대하여 다룬다.
본 논문은 지역적 엔트로피 기반의 히스토그램을 이용한 문서영상의 분할과 텍스처 기반의 주성분 분석을 이용한 구성요소인 글자, 그림, 그래프 등의 구성요소 분류방안을 제안한다. 지역적 엔트로피와 히스토그램을 이용함으로써 문서영상의 다양한 변형이나 잡음에 강건하며 빠르고 손쉬운 이진화가 가능하다. 그리고 문서영상 내 존재하는 구성요소들이 각기 다른 텍스처 정보를 가지고 있다는 것에 착안하여 각 분할 영역의 텍스처 정보를 기반으로 주성분분석을 수행하였으며 이를 통해 사전에 구성요소들에 대한 구조정보를 설정할 필요가 없다는 장점을 가진다. 실험결과에서 다양한 문서영상의 분할 및 분류결과를 보였으며, 기존 방법보다 우수한 성능을 가져 그 유효함을 보였다.
본 논문은 형태 처리기법과 연결요소 분석을 이용한 문서 영상의 분할과 구조적인 특징과 투영 프로파일 분석을 이용하여 문서영상에서 제목영역 추출방안을 제안한다. 문서 영상의 처리는 영상 분할과 제목 추출, 두 단계로 이루어진다. 영상 분할의 단계에서는 문서 영상을 구성요소 영역들로 나눈다. 영상 분할이 끝나면 분할된 영역들을 대상으로 구조적인 정보를 이용하여 제목이 될 후보 영역을 추출한다. 제목이 아닌 영역을 제거하여 제목 후보영역을 추출하고 난 후 투영 프로파일을 분석하여 제목 영역을 최종적으로 추출한다. 본 논문에서 제시된 투영 프로파일 분석을 이용한 제목 추출 방법은 다양한 문서 영상의 분할 및 제목 추출 결과를 보였으며, 문서 제목 인식, 멀티미디어 데이터 검색, 실시간 영상처리와 같은 다양한 응용분야에 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 문서 영상을 대상으로 표, 그림, 글자 등의 각 구성요소들을 자동으로 분류하기 위한 새로운 텍스쳐 기반의 영상 분할 및 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서 영상 분할 단계와 문서 영상 내 구성요소 분류 단계로 이루어진다. 먼저 영상 분할을 수행한 후, 분할된 영역을 대상으로 문서 영상의 구성 요소들을 분류하는데, 이때 각 구성 요소는 서로 다른 텍스쳐를 가지고 있는 영역이라는 특징을 이용한다. 분할된 영역들을 분류하기 위한 텍스쳐 특징을 추출하기 위해 다양한 텍스쳐 분석에 광범위하게 사용되는 2차원 가보필터를 이용한다. 제안한 방법은 구성 요소와 사용 언어에 대한 사전 지식을 이용하지 않으면서 문서 영상의 분할 및 구성요소 분류에서 좋은 성능을 보인다. 제안한 방법은 멀티미디어 데이터 검색, 실시간 영상 처리 등과 같은 다양한 분야에 적용 될 수 있다.
문서 인식 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중의 하나로 문자 분할 오류를 들 수 있는데 보다 우수한 성능의 문서 인식 시스템 개발을 위해서는 정확한 문자 분할 방법이 절실히 요구된다. 기존의 문자 분할에 관한 연구들은 이진 영상을 대상으로 함으로써 접촉되거나 겹치는 문자의 경계 부분에서 문자 분할에 유용한 정보들을 잃어 문자 분할 오류를 초래할 수 있다. 하지만 명도 영상을 분석해 보면 문자의 접촉 부분에서 주로 나타나는 지형적 특징이 있으며, 문자 경계에서 명도값이 변하는 것을 관찰할 수 있는데 이와같은 명도 영상의 정보를 사용하면 보다 효과적으로 문자를 분할할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여 명도 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고 다단계 그래프 탐색 방법을 이용하여 명도값을 추적함으로써 비선형 문자 경계를 찾는 새로운 문자 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명도 문자열 영상을 입력으로 받아 명도 영상의 투영값과 명도 영상으로부터 추출된 지형적 특성을 이용하여 문자 분할 영역을 결정하고 문자 분할 영역내에서 다단계 그래프 탐색에 의한 비선형 문자 분할 경로를 찾는다. 그리고 문자 인식기와 결항하여 최종 문자 분할 위치를 확정하는 인식 결과를 이용한 문자 분할을 수행함으로써 문자 분할 위치 및 문자 인식 결과를 확정한다. 다양한 문서에 대한 실험 결과 제안된 방법이 이진 정보만을 사용하는 방법보다 접촉 혹은 겹친 문자 분할에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 공간 명암도 의존 행렬을 이용하여 문서영상의 다양한 블록들을 상세하게 분류해 낼 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 블록분류 방법에서는 먼저 명암도 문서영상을 이진화하여 평활화 기법을 적용함으로써 명암도 영상의 질감특징을 이용하여 분할하는 것보다 신속하게 블록을 분할하고 동시에 그 위치정보도 구할 수 있도록 하였다. 분할된 각 블록들의 공간 명암도 의존 행렬로부터 문서블록들의 7가지 질감특징을 구하고, 이를 정규화한 다음 역전파 신경회로망를 이용하여 문서블록들을 분류하였다. 문서블록들을 큰 문자, 중간 문자, 작은 문자, 표, 그래픽 및 사진 등 여섯 가지 유형으로 상세 분류하였다. 또한 명암도 문서영상의 2차 통계 질감특징을 얻기 위해 공간 명암도 의존 행렬을 구할 때, 기존의 사진과 같은 일반 영상분할에서와는 달리, 문서블록 고유의 특징이 잘 반영되도록 하였다. 즉, 분할된 각 블록을 하나의 마스크로 정하여 수평 한 방향의 공간 명암도 의존 행렬을 구함으로써 고속의 질감특징추출과 상세 블록분류가 가능하도록 하였다.
이진 영상의 압축은 디지털 도서관, 팩시밀리 전송, 문서 입출력 시스템과 같이 한정된 대역폭과 저장 공간을 가진 응용 분야에서 절실히 요구되고 있다. 현재 많은 영상 압축 알고리즘이 채택하고 있는 대역분할 기법을 문서와 같은 이진 영상의 압축에 적용한다면, 점진적 전송, 축소영상을 통한 빠른 검색 등의 장점을 얻을 수 있다. 그러나, 이진 영상 신호가 두 단계의 휘도 값을 가지므로, 이에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여야 한다. 본 논문에서는 표본화-XOR 대역분할 기법을 선택하여, 알파벳 수의 증가를 막고 공간영역에서 국부적인 성질을 얻을 수 있다 또한, 넓은 단일-색 영역을 Zerotree로 대표하여 부호화 되는 신호의 수를 줄이고, 대역분할 구조에서 예측성의 저하를 막기 위한 적절한 조건화문맥과 새로운 부호를 선택한다. 이진 영상에 적합한 대역분할 방법과 산술부호기를 선택하여, 대역분할의 장점과 우수한 압축 성능을 달성할 수 있다.
Document layout analysis는 문서 이미지의 구조와 구성요소를 파악하는 기술이다. 기존 딥러닝을 사용한 학습 기반 방법에는 각 구성 요소를 검출하는 detection 기반 방식이 많으나 이는 다양한 형식의 문서 이미지에 확장될 수 있는 가능성이 낮다는 한계가 존재한다. 특히, 다양한 모양과 크기의 화학 구조를 포함하는 화학 문서 이미지에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 영상분할을 활용하여 화학 구조 문서를 이해하는 연구를 진행하였다. 기존의 블록 단위로 레이블링된 벤치마크와 다르게 객체 단위로 레이블링한 학습 데이터를 가지고 DeepLabv3 구조의 네트워크를 학습하여 화학 문서 이미지를 효과적으로 분할하였다. 객체 단위 레이블링과 영상 분할을 사용한 방식이 문서 이해 및 화학 구조 검출에 준수한 성능을 보이는 것을 확인하였고 이 방식이 다양한 형식의 문서 이미지에 확장될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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