• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 춘계학술발표논문집
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• pp.139-142
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• 2006

본 연구는 장면 이미지로부터 텍스트에 존재하는 문자-에지 특징을 이용하여 텍스트를 추출하는 방법을 제안한다. 캐니(Canny)에지 연산자를 이용하여 장면 이미지로부터 에지를 추출하고, 추출된 에지로부터 16종류의 에지-맵 생성한다. 생성된 에지 맵을 재구성하여 문자 특징을 갖는 8종류의 문자-에지 맵을 만단다. 텍스트는 배경과 잘 분리되는 특징이 있으므로 텍스트에 존재하는 '문자-에지 맵'의 특징을 이용하여 텍스트를 추출한다. 텍스트 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 분포와 텍스트에 존재하는 글자간의 공백 특징으로 한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 장면 이미지를 실험대상으로 하였고, 텍스트는 적어도 2글자 이상으로 구성된다는 제한조건과 너무 크거나 작은 텍스트는 텍스트 추출에서 제외하였다. 실험결과 텍스트 영역 추출률은 약 83%를 얻었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.420-438
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• 2004

이미지에 인위적 또는 자연적으로 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 중요한 정의이다. 이러한 정보를 실시간에 추출하여 정확히 인식할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 자연이미지에 포함된 장면 텍스트를 추출하는 방법으로서 텍스트의 색 연속성, 자기 변화 및 색 변화와 같은 낮은 수준의 이미지 특징으로 텍스트 후보 영역을 찾고, 다해상도 (Multi-resolution) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 높은 수준의 텍스트 특징인 획의 구성 여부로 검증하는 계층적인 구조를 제안한다. 색 연속성 특징은 대부분의 텍스트는 동일한 색으로 구성된다는 특징을 이용하는 것이고, 밝기 변화 특징은 텍스트 영역은 주변과의 밝기 변화가 존재하며 에지 밀도가 높은 특징을 이용한다. 또한, 색 변화 특징은 텍스트 영역은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 밝기 변화보다 민감한 색 분산 값으로 표현할 수 있다는 장점을 이용한다. 높은 수준의 텍스트 특징으로서 다해상도 웨이블릿 변환을 이용하여 텍스트 획의 방향성 정보를 추출하고, 추출된 정보를 SVM(Support Vector Machine) 분류기로 검증하여 최종 영역을 확정한다. 제안한 방법을 다양한 종류의 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.576-578
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• 2003

본 논문에서는 이미지 검색을 위한 새로운 검색 기법을 제시한다. 기존의 특징기반 검색 기법이나 주석기반 검색 기법은 특징이나 주석에 대하여 색인 형태나 질의 형태가 동일하였다. 그러나, 제안하는 검색 기법은 위의 두 전형적인 검색기법을 혼합한 것으로, 텍스트로 질의하면 질의 텍스트를 질의처리를 통해 텍스트에 포함된 특징용어를 추출하고 특징용어를 이미지가 본질적으로 가지는 특징(color, shape, texture)으로 변환한 다음 그 특징을 질의로 이용하여 특징기반 검색을 하는 기법이다. 이러한 기법은 현재 사용자에게 친숙한 텍스트 질의를 유지할 수 있게 해 주며 앞으로 음성인식을 통한 음성 질의인터페이스가 적용될 경우 더욱 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1167-1174
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• 2006

자연이미지로부터 텍스트 영역 추출은 자동차 번호판 인식 등과 같은 많은 응용프로그램에서 유용하다. 따라서 본 논문은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램을 이용한 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 16종류의 에지맵을 생성하고, 이것을 조합하여 문자 특징을 갖는 8종류 문자-에지 맵 특징을 추출한다. 문자-에지 맵의 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 텍스트 후보 영역에 대한 검증은 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하였다. 실험결과 제안한 방법은 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지로부터 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.121-126
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• 2006

본 논문에서는 웹 이미지의 분류 효과를 높이기 위해 이미지 자체에서 추출된 저수준의 비주얼 특징뿐만 아니라 이미지와 관련된 텍스트 정보로부터 나온 고수준 시맨틱 특징들을 이용하는 분류 방법을 제안한다. 이 고수준의 텍스트 특징들은 이미지 URL, 파일명, 페이지 타이틀, 하이퍼링크 및 이미지 주변 텍스트로부터 얻어진다. 분류 엔진으로는 Kohonen의 SOM(Self Organizing Map)을 사용한다. 고수준의 텍스트 특징들과 저수준의 비주얼 특징들을 동시에 사용하는 SOM 기반의 이미지 분류에서는 10개의 카테고리로부터 수집된 200개의 테스트 이미지들이 사용되었다. 분류 성능을 평가하기 위해 간단하면서도 새로운 두 가지 척도, 즉 동일 카테고리 이미지들의 산포 정도와 집적 정도를 나타내는 각각의 척도를 정의하고 사용하였다. 실험결과, SOM기반의 웹 이미지 분류에서는 고수준의 텍스트 특징들이 보다 유용한 것임이 밝혀졌다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 춘계학술발표논문집
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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.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2012년도 춘계학술논문집 2부
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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.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2008년도 추계학술발표논문집
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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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.