• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.67-70
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• 1998

본 논문에서는 뉴스 비디오 자막의 구조적 문자 특성을 이용한 자동 자막추출방법을 기술하였다. 기존의 방법들은 경계 추출이나 이진화 과정 후에 화소값의 변화 profile에 나타나는 문자의 굵기, 간격 등의 문자 특징을 이용하는데 반해 본 논문에서 제안한 방식은 뉴스 비디오 자막에서 문자와 배경을 구분하는 테두리선을 배경과 문자를 구분하는 경계로 하여, 적절한 이진화 과정과 영역확장 기법을 이용하여 문자를 추출하였다. 제안한 방법은 문자에 대하 사전지식이 없어도 되며, 사용한 영역확장 기법은 기존의 방법에서의 경계 추출기법보다 간단하면서도 효과적인 문자추출 결과를 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.527-532
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• 2008

자막은 영상과 관련이 있는 정보를 포함한다. 이러한 영상의 정보를 이용하기 위해서 자막을 추출하는 연구가 진행되고 있다. 기존의 자막 추출 연구는 언어 독립적인 특징으로 자막을 이루는 획의 에지는 일정한 간격을 유지하거나 수평라인으로 존재하는 글자의 분포를 이용한 방법을 제안하였다. 이러한 방법들은 획의 간격이 일정한 자막이나 하나의 글자가 하나의 획으로 이루어진 글자에서만 정상적인 동작을 보장하였다. 본 논문에서는 한글 자막 특징을 고려한 자막 추출 방법을 제안한다. 먼저, 한글 자막의 특징인 가로 획의 다수 분포를 고려한 적응형 에지 이진화를 수행하여 에지 영상을 생성하고 에지 연결 객체를 생성한다. 그 후에 생성한 연결 객체를 특징을 추출하여 사전에 생성한 의사결정 트리로 연결 객체를 자막과 비자막 연결객체로 분류한다. 의사결정 트리를 생성하기 위해서 사용한 연결 객체는 뉴스, 다큐멘터리 프로그램에서 획득하였으며, 성능 평가를 위해서 뉴스, 다큐멘터리, 스포츠 프로그램과 같은 대중 방송에서 획득한 영상에서 자막을 추출하였다. 평가 방법은 찾아진 연결 객체 중에 자막 연결 객체의 비율과 전체 자막 중에서 찾아진 자막 연결 객체의 비율로 분석하였다. 실험 결과에서는 제안한 방법이 한글 자막의 추출에 적용 가능함을 보여준다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.9
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• pp.21-28
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• 2009

Color polarity classification is a process to determine whether the color of text is bright or dark and it is prerequisite task for text extraction. In this paper we propose a color polarity method to extract text region. Based on the observation for the text and background regions, the proposed method uses the ratios of sizes and standard deviations of bright and dark regions. At first, we employ Otsu's method for binarization for gray scale input region. The two largest segments among the bright and the dark regions are selected and the ratio of their sizes is defined as the first measure for color polarity classification. Again, we select the segments that have the smallest standard deviation of the distance from the center among two groups of regions and evaluate the ratio of their standard deviation as the second measure. We use these two ratio features to determine the text color polarity. The proposed method robustly classify color polarity of the text. which has shown by experimental result for the various font and size.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.4
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• pp.235-247
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• 2002

For an efficient indexing and retrieval of digital video data, research on video caption extraction and recognition is required. This paper proposes methods for extracting artificial captions from video data and enhancing their image quality for an accurate Hangul and English character recognition. In the proposed methods, we first find locations of beginning and ending frames of the same caption contents and combine those multiple frames in each group by logical operation to remove background noises. During this process an evaluation is performed for detecting the integrated results with different caption images. After the multiple video frames are integrated, four different image enhancement techniques are applied to the image: resolution enhancement, contrast enhancement, stroke-based binarization, and morphological smoothing operations. By applying these operations to the video frames we can even improve the image quality of phonemes with complex strokes. Finding the beginning and ending locations of the frames with the same caption contents can be effectively used for the digital video indexing and browsing. We have tested the proposed methods with the video caption images containing both Hangul and English characters from cinema, and obtained the improved results of the character recognition.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.4
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• pp.479-488
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• 2002

In recent years the amount of digital video used has risen dramatically to keep pace with the increasing use of the Internet and consequently an automated method is needed for indexing digital video databases. Textual information, both superimposed and embedded scene texts, appearing in a digital video can be a crucial clue for helping the video indexing. In this paper, a new method is presented to extract both superimposed and embedded scene texts in a freeze-frame of news video. The algorithm is summarized in the following three steps. For the first step, a color image is converted into a gray-level image and applies contrast stretching to enhance the contrast of the input image. Then, a modified local adaptive thresholding is applied to the contrast-stretched image. The second step is divided into three processes: eliminating text-like components by applying erosion, dilation, and (OpenClose+CloseOpen)/2 morphological operations, maintaining text components using (OpenClose+CloseOpen)/2 operation with a new Geo-correction method, and subtracting two result images for eliminating false-positive components further. In the third filtering step, the characteristics of each component such as the ratio of the number of pixels in each candidate component to the number of its boundary pixels and the ratio of the minor to the major axis of each bounding box are used. Acceptable results have been obtained using the proposed method on 300 news images with a recognition rate of 93.6%. Also, my method indicates a good performance on all the various kinds of images by adjusting the size of the structuring element.