• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.18 no.8
• /
• pp.1941-1947
• /
• 2014

Document image binarization is largely used as previous stage of document recognition. And the result of document recognition is much affected from the result of document image binarization. There were many studies to binarize document images. The results of previous studies for document image binarization is varied according to the state of document images. In this paper, we propose a technique for document image binarization using MSER that is applied to extract objects from an image. At first, raw MSER objects are extracted from a document image. Because the raw MSER objects cannot be used for document image binarization, the extracted raw MSER objects are modified. Then the final MSER objects are used for document image binarization with the contrast image that is extracted from the document image. Experimental results show that the proposed technique is useful for document image binarization.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.9 no.3
• /
• pp.37-43
• /
• 2009

In this paper, we proposed that a novel method base on a binary image that technique is proposed for data hiding into binary images and halftone image. A binary image is bitmap image and halftone is composed by two-tone value in a limited region in an image. For this reason, it is not easy to hide messages in binary images. PWLC is a new method to hide a message in binary images. However, it yields images of unacceptable quality, unless you should change very few of it. Therefore, in order to solve this problem, we used run-length method into binary images. That is, we find a proper region to hide messages. In this paper, we proposed new method to hide messages in binary images. In addition, we proved that our algorithm is better than PWLC through the experiment.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.26 no.2
• /
• pp.297-305
• /
• 1999

본 논문에서는 컴퓨터를 사용한 이진 위상 홀로그램의 설계시 요구되는 조합 최적화 문제(combinatorial optimization problem)를 유전자 알고리즘을 사용하여 해결하고자한다. 이진 위상 홀로그램의 설게는 출력 면에서 원하는 이미지를 생성하기 위하여 홀로그램의 각 셀에 이진 위상을 결정하는 것으로 최적화 문제로 귀착된다. 유전자 알고리즘을 이진 위상 홀로그램 설계에 효율적으로 적용하기 위하여 이차원 염색체 부호화 및 주기성을 고려한 교차 연산자등을 사용하면, 그 결과 홀로그램 설계시 요구되는 이차원 퓨리에 변환(Fourier transform)을 자연스럽고 효율적인 방법으로 수행할수 있다. 유전자 알고리즘을 사용하여 구한 최적의 이진 위상 배열로 공간 빛 변조기(spatial light modulator, SLM)를 이용하여 광학적으로 이미지를 재생하고, 재생된 광학 이미지는 원하는 이미지와 거의 일치함을 보인다.

• Journal of IKEEE
• /
• v.27 no.1
• /
• pp.59-64
• /
• 2023

Deep learning can solve various computer vision problems, but it requires a large dataset. Data augmentation technique based on image binarization for constructing large-scale datasets is proposed in this paper. By extracting features using image binarization and randomly placing the remaining pixels, new images are generated. The generated images showed similar quality to the original images and demonstrated excellent performance in deep learning models.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2007.06a
• /
• pp.161-163
• /
• 2007

기존의 텍스트 추출을 위한 이진화 방법은 입력 이미지를 명도 이미지로 변환한 뒤 이진화 하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 칼라 이미지에서는 극명히 구분되는 색이라 할지라도 명도 이미지로 변환하는 과정에서 같은 밝기를 같게 되는 경우(예를 들어, 배경은 붉은색, 텍스트는 초록색), 텍스트를 추출하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 입력 이미지를 R, G, B로 분리하고 각각을 이진화 하여 텍스트를 추출하고 다해상도 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 텍스트의 획 특징을 추출하여 추출된 특징들을 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 텍스트 영역을 확정한다. 제안한 방법을 적용함으로써 명도 정보만으로는 추출하기 어려웠던 텍스트 영역을 효과적으로 추출하고 텍스트와 구별하기 어려운 영역을 획수준으로 검증할 수 있었다.

• Journal of Creative Information Culture
• /
• v.6 no.1
• /
• pp.41-48
• /
• 2020

In order to represent and process spatial data, hierarchical data structures such as a quadtree or a bintree are used. Various approaches for linearly representing the bintree have been proposed. S-Tree has the advantage of compressing the storage space by expressing binary region image data as a linear binary bit stream, but the higher the resolution of the image, the longer the length of the binary bit stream, the longer the storage space and the lower the search performance. In this paper, we construct a hierarchical structure of multiple separated bintrees with a full binary tree structure and express each bintree as two linear binary bit streams to reduce the range required for image search. It improves the overall search performance by performing a simple number conversion instead of searching directly the binary bit string path. Through the performance evaluation by the worst-case space-time complexity analysis, it was analyzed that the proposed method has better search performance and space efficiency than the previous one.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.13 no.4
• /
• pp.1-13
• /
• 2008

In this paper, we propose a method to solve a problem in binarizing the rear number plate image captured by a camera on a moving vehicle. An image may be shadowed by the cavernous structure of the rear side of a moving vehicle and it makes us hard to get a high quality of binary image. Therefore, we first detect a shadow edge and then divide an image into the shadow part and non-shadow part by the edge. Finally, the binary image is obtained by binarizing each part and merging them In this paper, we do comparative work on a group of binarization methods including our method, the method suggested by Zheng, the method using block binarization, and the method using labeling. The result shows that our method achieves better performance than others in most cases.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.657-660
• /
• 2006

자연영상이나 스팸메일 영상으로부터 텍스트 영역을 추출하고 추출한 텍스트 영역에 이진화를 수행하고 나면 가로 방향이나 세로획 방향으로 놓여 있는 "1" 그리고 "ㅡ" 에 해당하는 한글의 종성부분이 이미지 내의 잡영을 지울 때 종종 지워지는 결과를 볼 수 있다. 이렇게 지워진 획 부분을 되살리기 위한 방법으로 텍스트 Hinting 알고리즘을 제안한다. 텍스트 Hinting 알고리즘은 이진화된 이미지의 텍스트 픽셀 위치와 동일한 좌표에 해당하는 원본 이미지의 RGB 값을 추출하여 추출된 텍스트 후보 영역의 색상을 알아낸다. 추출된 텍스트 색상 레이어 이미지와 이진화된 이미지에 OR연산을 수행하게 되면 지워진 획 부분을 복원할 수 있다. 제안한 방법을 스팸 이미지에 적용한 결과 텍스트 추출결과를 획기적으로 개선할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.375-378
• /
• 2003

본 논문에서는 공간적 정보로 이미지검색을 하는 모양 특징정보 기반 이미지 검색 시스템에서 검색효율을 향상 시킬 수 있는 이진 영상 변환 및 유사도 검색에 대한 기법을 제안하였다. 모양특징정보의 좀더 정확한 값의 추출을 위해 이미지의 잡음이 윤곽선으로 인식되는 값이 최소화 될 수 있도록 하는 이진 영상 변환방법을 제안하였으며, 유사도 검색에서는 영역별 특징정보 간의 비교와 병행하여 영역을 다시 소그룹화한 다음 소그룹간의 평균 유사도 값의 비교방법을 적용하였다. 성능 평가를 통하여 제안된 이진 영상 변환 겐 유사도 검색 방법을 사용한 경우 기존의 방법보다 향상된 검색 효율성을 보임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.06a
• /
• pp.246-248
• /
• 2019

최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 컴퓨터 비전의 중요한 문제 중 하나인 이미지 검색에도 이를 활용하고 있다. 특히, 이미지 검색에 사용할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 깊은 신경망 구조의 일부분인 Fully-connected layer에서 추출하여 사용하는 방법들이 제시되고 있고, 이를 위해 알맞은 목적함수를 설계하여 깊은 신경망을 학습하는 것이 중요해지고 있다. 딥 러닝을 통해 얻은 이미지 기술자는 실수형 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화하여 표현하는 데 많은 메모리를 소모하게 된다. 이를 보완하기 위해 이미지 기술자를 작은 용량의 이진코드로 mapping 하는 해싱 (hashing) 이라는 과정이 필수적이나 이에 따른 한계점이 발생한다. 본 연구에서는 실수형 데이터가 갖는 거리 계산에서의 이점과 이진코드의 장점을 동시에 살릴 수 있는 Product Quantization 방식의 이미지 검색 방법을 이용하여 한계점을 극복하였다. 우리는 제안한 방법을 얼굴 이미지 데이터 셋에 실험하였고 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.