지문인식을 위한 중요한 전처리 과정중의 하나는 영상의 이진화 과정이다 이진화 과정은 그레이 레벨의 영상( gray scale input image)을 받아들여 이진의 영상(binary image)으로 만드는 것이다. 이진화 과정에 있어서의 어려운 점은 적절한 임계값(threshold value)을 찾는 것이다. 된 논문에서는 국부적인 융선과 골의 밝기의 특성에 따라 적절한 임계값을 선택하는 적응 이진화 방법을 제시한다. 실험을 통하여 게시된 방법은 기존의 방법과 비교하여 족은 성능을 보여주고 있음을 입증하였다.
문자 인식 및 영상 인식 분야의 대부분의 연구들은 이진영상을 바탕으로 이루어진다. 영상인식에 있어서 이진화는 매우 중요한 전처리 과정이다. 현재 다양한 이진화 알고리즘들이 개발되었고, 아직도 이진화에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 센트럴 모멘트를 이용한 이진화로 얼굴 영상에서 특징을 추출하는데 있어서 보다 정확하고 깨끗한 이진영상을 얻는 방법을 연구하였다.
본 논문은 운송 컨테이너 식별자의 자동화 처리를 위한 문자 인식의 단계중 최종 문자 인식 전단계 까지의 처리 과정을 컨테이너의 특성에 맞게 제안하였으며, 이러한 전처리 과정은 문자 인식 시스템의 성능에 중요한 영향을 미친다. 제안한 방법은 먼저 입력된 컨테이너 컬러 영상을 명암 영상으로 바꾸고 전체 영상중 인식에 필요한 식별자 영역만을 경계선 검출과 형태학적 연산을 이용하여 추출한다. 이어서 다양한 배경색과 문자색을 판단하여 일반 문서와 같이 일관성있게 통일한 후, DCT를 이용한 명암도별 이진영역으로 분할한 후에 Otsu방법과 새로운 이진화방법을 자동으로 선택하여 효율적인 이진화가 이루어지도록 하였다. 이렇게 얻어진 이진 영상은 문자인식 단계로 넘어갈 수 있도록 개별 문자로 분할한다. 이 방법은 컨테이너 영상의 불균등한 배경색과 잡음으로 인하여 문자인식에 오류가 생기는 단점을 보완하였으며 컨테이너 특성을 최대한 반영함으로써 효과적인 전처리 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 제안한 방법의 응용은 컨테이너 이외의 다른 상황에서도 매우 효과적으로 사용될 수 있으리라 본다.
CT 영상에서 폐암 추출을 위한 컴퓨터지원진단시스템(CAD)에서 전처리 시스템은 매우 중요한 역할을 담당한다. 본 논문에서는 CT 영상에서 폐암 추출을 위한 전처리 기법을 소개한다. CT 영상에서 폐 영역 추출 과정에서 가장 먼저 수행되는 이진화를 위해 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 비관심 영역 제거 방법으로 연결요소를 분석하고, 이진화 과정에서 발생한 폐 외곽 분실을 재구성하기 위해 Rolling Ball 알고리즘을 수행한다. 또한 분할된 폐 영역에서 폐암 후보자를 선출하기 위해 분할과정에서 수행하였던 이진화 방법을 폐 영역에 다시 한번 적용하고 잡음제거를 위해 모폴러지 기법을 사용한 전처리 기법을 제안한다.
영상으로부터 유용한 정보를 얻는 방법 중 하나인 문자인식이 이루어지기 위해서는 주어진 영상의 이진화가 필수적이다. 이진화 알고리즘은 다양한 방법으로 연구되어 왔다. 기존의 이진화 알고리즘은 일반 영상에서는 우수한 성능을 보이나, 그림자가 포함된 영상의 이진화 결과는 그림자가 없는 영상에서 만큼의 성능을 기대하기 어렵다. 이진화의 결과에 따라 문자의 인식율이 크게 좌우되므로 환경에 독립적인 이진화 알고리즘에 관한 연구는 중요하다고 하겠다. 본 논문에서는 자동화 번호판 영상을 대상으로 문자인식의 전처리 단계라고 할 수 있는 이진화를 환경에 독립적으로 수행하기 위하여 모폴로지를 적용하여 실험하고, 특히 그림자가 존재하는 영상에서의 이진화 성능을 기존의 이진화 알고리즘과 비교 분석해 본다.
디지털 프린터와 같은 이진 출력 장치에서 영상을 표현하기 위해서는 연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 해프토닝 기법이 요구된다. 본 논문에서는 이진화 된 영상에서 균일한 도트들의 분포를 얻기 위하여 새로운 오차확산 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저, 현재 이진화 하려는 화소와 이미 이진화 된 소수화소(minor pixel)들간의 최소거리를 '최소화소거리(minimum pixel distance)'라 정의한다. 또한, 오차확산방법에의 적용을 위하여 계조값을 새로운 주거리 기반의 변수로 변환한다. 기존의 오차확산 방법에서는 이진화에 따르는 계조값의 차이를 주위 화소들에 전파하는데 반하여 제안하는 방법에서는 주거리상의 차이가 전파된다. 이진화 과정에서는 최소화소거리가 문턱치로 사용된다. 본 논문에서는 최소화소거리를 계산하는 방법으로 'MPOA'(Minor Pixel Offset Array)를 제안한다. MPOA는 이미 이진화 된 영역의 이진 화소의 종류와 2차원상의 위치를 1차원으로 표현하는 기법으로서 최소화소거리의 계산에 필요한 메모리와 계산량을 크게 감소시킨다.
본 연구는 온라인 지문 인식 기법의 속도 향상을 주목적으로 하여 기존의 지문 인식 기법과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 적은 계산량으로 보다 높은 정확도를 확보하여 궁극적으로 지문 인식 및 대조 시스템이 적합한 특징점 추출 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 먼저 방향성이미지에서 방향성추출에서는 4$\times$4화소를 하나의 Block으로 나눈 후, 3$\times$3의 Sobel 연산자를 이용하였고, 이 방향성 정보를 이용하여 지문영상의 품질 측정과 배경 분리를 하였으며, 또한 부분 영역간의 밝기 차이 등으로 발생하는 오류를 최소화하기 위하여 이진화 수행 과정에서 가장 애로점인 임계치(threshold value) 설정을 지문의 대상 영역의 밝기 등에 적응하여 스스로 변하도록 할 수 있게 Slit sum의 방법을 응용한 적응 이진화를 하였다. 세선화와 특징점 추출에서는 VHN(Vertical & horizontal Number)값을 이용하여 보정(Interpolation)효과를 주어 오류특징점을 배제하고, 자동 지문 인식 시스템의 인식성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 생체지문인식의 전처리 단계에서 정보 손실여부를 판단할 수 있는 중요한 파트인 전처리 이진화를 보다 효율적으로 수행하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 인접 픽셀의 값을 계산하고, 적응적으로 이진화 여부를 판단 및 지문방향에 대한 방향성 향상을 통해, 융선(ridge)와 골(Valley)의 구분이 명확하지 않은 영역에서 발생하는 생체지문 데이터 손실과 연산량을 개선하였다. 본 논문의 성능평가를 위해 미국 NIST에서 제공하는 MINEX 지문샘플 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과 기존 전처리 알고리즘보다 연산량은 평균 50% 감소하였고, 지문정보 손실 영역 부분이 효과적으로 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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