• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.181-184
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• 2007

자연영상에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있으므로 자연영상에서 텍스트 정보를 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 문자 영역의 구조적인 특정을 배열문법으로 정의한 적응적 문자-에지 맵을 제안하여 텍스트 영역을 검출한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하고, 생성된 에지 이미지를 레이블링하고 그 영역의 문자구조 특징을 분석하기 위해서 적응적 문자-에지 맵을 분석한다. 적응적 문자-에지 랩의 분포 상태를 분석함으로서 텍스트 후보 영역을 검출하고, 텍스트 영역의 에지 히스토그램 프로파일을 분석함으로서 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하여 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연영상을 대상으로 실험하였고, 기울어진 텍스트와 다양한 크기의 텍스트 구성된 자연영상에서 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.191-194
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• 2010

최근 모바일 기기 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 모바일기기로 촬영된 영상에서 텍스트 정보를 추출하고자 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상으로부터 텍스트 인식을 위한 전 단계로 텍스트 영역 검출은 필수적이므로 본 연구는 텍스트 영역의 지역적 연결요소 성분 특징을 고려하여 저 대비 영역에 존재하는 텍스트 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 연결요소 성분은 전역 및 지역적 표준편차를 이용하여 연결성분을 추출하고 추출된 연결성분으로부터 후보 텍스트 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 낮은 대비를 갖는 자연영상에서 텍스트 영역 검출 성능을 개선하는 결과를 얻었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.187-190
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• 2010

최근 모바일 기기 응용 분야에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 모바일기기로 촬영된 영상에서 텍스트 정보를 추출하고자 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상으로부터 텍스트 인식을 위한 전 단계로 텍스트 영역 검출은 필수적이므로 본 연구는 텍스트 영역의 에지-기반 특징을 고려하여 저 대비 영역에 존재하는 텍스트 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 성분은 캐니-연산자를 이용하여 검출하고 검출된 에지성분으로부터 후보 텍스트 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 낮은 대비를 갖는 자연영상에서 텍스트 영역 검출 성능을 개선하는 결과를 얻었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05b
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• pp.716-718
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• 2012

본 논문에서는 모바일 폰으로 획득한 영상의 텍스트영역 검출을 제안한다. 최근 모바일 폰을 이용한 영상기반 응용 분야의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상에서 텍스트를 인식하기 위한 전단계로 텍스트 영역 검출은 중요하다. 본 논문은 텍스트 영역 검출을 위해 먼저, 컬러 영상을 입력 받아 그레이 이미지로 변환하여 영상내에 내포된 잡음을 제거하고 열림/닫힘 연산의 특징을 이용해 각 연결요소를 검출하고 검출된 요소들을 레이블링 한다. 레이블링 된 영상은 텍스트가 갖는 특정 조건에 의해 텍스트 영역인지 텍스트 영역이 아닌지를 검출하고 검출된 텍스트 영역은 검증을 통해 최종 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 택스트 영역 겁출보다 정확도가 향상할 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.257-259
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• 2008

자연이미지에 내포된 텍스트는 많은 정보를 제공함으로 이를 효과적으로 검출하여 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 텍스트 영역의 에지 특징과 국부 최소/최대 변환을 이용하여 자연이미지로부터 텍스트 영역 검출 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, 국부 최소/최대 변환을 이용하여 텍스트 영역의 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 텍스트 영역 후보를 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 텍스트 후보 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.379-383
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• 2005

본 연구에서는 자연 이미지에서 한글 텍스트가 갖고 있는 에지 코너 특징을 이용한 한글 텍스트 검출방법을 제안한다. 자연영상으로부터 에지를 검출하고, 검출된 에지를 20종류의 에지 구조 성분을 갖는 에지 맵을 생성한다. 생성된 에지 맵에서 한글 텍스트 특징 갖는 특징들을 조합하여 모두 8가지의 텍스트 영역 후보 특징을 추출한다. 추출된 텍스트 영역의 특징을 수평 및 수직방향으로 검사하여 텍스트의 시작 라인과 끝라인을 검출하여 텍스트 영역의 수평좌표를 구한다. 추출된 텍스트 후보 영역에서 최종적으로 텍스트 영역을 결정한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연 이미지에서 텍스트 영역을 검출에서 좋은 성능을 나타냈다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.9
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• pp.68-79
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• 2009

A variance map can be used to detect and distinguish texts from background in images. However, previous variance maps work at one level and they suffer a limitation in dealing with varieties in text size, slant, orientation, translation, and color. We present a method for robustly segmenting text regions in complex color Web images using two-level variance maps. The two-level variance maps work hierarchically. The first level finds the approximate locations of text regions using global horizontal and vertical color variances with the specific mask sizes. The second level then segments each text region using intensity variance with a local mask size, which is determined adaptively. By the second process, backgrounds tend to disappear in each region and segmentation can be accurate. Highly promising experimental results have established the effectiveness of our approach.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.6
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• pp.1167-1174
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• 2006

Text region detection from a natural scene is useful in many applications such as vehicle license plate recognition. Therefore, in this paper, we propose a text region extraction method using pattern histogram of character-edge maps. We create 16 kinds of edge maps from the extracted edges and then, we create the 8 kinds of edge maps which compound 16 kinds of edge maps, and have a character feature. We extract a candidate of text regions using the 8 kinds of character-edge maps. The verification about candidate of text region used pattern histogram of character-edge maps and structural features of text region. Experimental results show that the proposed method extracts a text regions composed of complex background, various font sizes and font colors effectively.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.11
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• pp.912-919
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• 2009

A novel algorithm using 2D tensor voting and edge-based approach is proposed for text detection in natural scene images. The tensor voting is used based on the fact that characters in a text line are usually close together on a smooth curve and therefore the tokens corresponding to centers of these characters have high curve saliency values. First, a suitable edge-based method is used to find all possible text regions. Since the false positive rate of text detection result generated from the edge-based method is high, 2D tensor voting is applied to remove false positives and find only text regions. The experimental results show that our method successfully detects text regions in many complex natural scene images.

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