• 한국통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.123-132
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• 1993

본 논문은 문서화상으로 부터 문장영역과 도형영역을 분리해 내는 연구이다. 문자영역을 추출하기 위하여 문서화상에 대해 Morphology의 기본연산인 Dilation을 행해 문자를 융합하고 블럭화를 행한 후 문서 화상의 서식을 판정하고 판정된 문자열 서식에 따라 문서화상에서 기울기를 구하여 문서를 보정하며 보정된 문서에서 문자열을 추출하였다. 3개 종류 11개 데이타를 대상으로 실험한 결과 문자열이 대부분 추출됨을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.239-240
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• 2013

The quality of document images captured by digital camera might be degraded because of non-uniform illumination condition. The high illumination (glare distortion) affects on the contrast condition of the document images. This condition leads to the poor contrast condition of the text in document image. So, optical character recognition (OCR) system might hardly recognize text in the high illuminated area. The method to increase the contrast condition between text (foreground) and background in high illuminated area is proposed in this paper.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권1호
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• pp.55-68
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• 2014

Automatic segmentation of foreground text from the background in degraded document images is very much essential for the smooth reading of the document content and recognition tasks by machine. In this paper, we present a novel approach to the binarization of degraded document images. The proposed method uses a new local contrast feature extracted based on the stroke width of text. First, a pre-processing method is carried out for noise removal. Text boundary detection is then performed on the image constructed from the contrast feature. Then local estimation follows to extract text from the background. Finally, a refinement procedure is applied to the binarized image as a post-processing step to improve the quality of the final results. Experiments and comparisons of extracting text from degraded handwriting and machine-printed document image against some well-known binarization algorithms demonstrate the effectiveness of the proposed method.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1941-1947
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• 2014

문서 이미지의 이진화는 문서 인식의 이전 단계에서 주로 사용되며, 이진화의 성공 여부에 따라 문서 인식의 결과에 영향을 미치는 중요한 단계로 볼 수 있다. 지금까지 문서 이미지를 이진화 하기 위한 다양한 기법들이 연구되었지만, 문서 이미지의 상태에 따라 그 결과는 다양하다. 본 논문에서는 객체 추출에 많이 이용되는 MSER(Maximally Stable Extremal Region)을 이용하여 문서 이미지를 이진화하는 기법을 제안한다. 먼저 문서 이미지에서 MSER 객체를 추출한다. 추출된 MSER 객체는 그 자체로 문서 이미지 이진화에 사용되기는 어렵기 때문에 사용하기 적합한 형태로 변경되는 과정을 거친다. 그리고 최종 MSER 객체와 문서 이미지로부터 추출한 대비 이진 이미지를 이용하여 최종 이진 이미지를 계산한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방법이 문서 이미지의 이진화에 유용함을 보여준다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.132-140
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• 2007

카메라 영상은 명도의 변화와 부정확한 초점으로 인해 스캐너 영상에 비하여 화질이 저하된다. 본 연구에서는 카메라 영상에서 자주 발생하는 화질 저하에 대한 적응력을 강화하여 카메라기반 문서 인식에 적합한 이진화 방법을 제안한다. 기존의 평가에서 우수하다고 보고된 이진화 방법을 기반으로 하되, 낮은 조도와 부정확한 초점으로 인해 명도 대비가 낮은 영상에 대한 적응력을 강화하였다. 또한 이진화 시 국소 윈도우를 이용하여 기존의 방법에서 뭉개지기 쉬운 문자의 세부 구조를 섬세하게 추출하도록 개선하였다. 실험에서는 기존에 우수하다고 평가된 이진화 방법들과 제안하는 방법을 문서 인식에 적용하여 다양한 카메라 문서 영상에 대한 성능을 비교하였는데, 그 결과 제안하는 방법이 카메라로 입력받은 문서 영상의 인식에 효과적임을 확인하였다.

• International Journal of Contents
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• 제10권3호
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• pp.35-40
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• 2014

Text line segmentation is a critical task in handwritten document recognition. In this paper, we propose a novel text-line-segmentation method using baseline estimation and watershed. The baseline-detection algorithm estimates the baseline using Adaptive Head-Tail Connection (AHTC) on the document. Then, the watershed method segments the line region using the baseline-detection result. Finally, the text lines are separated by watershed result and a post-processing algorithm defines the lines more correctly. The scheme successfully segments text lines with 97% accuracy from the handwritten document images in the ICDAR database.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.143-150
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• 2005

카메라 영상은 조명에 매우 민감하다. 그 결과 문자 인식을 매우 어렵게 만든다. 또한 카메라로 획득한 문서 영상을 대상으로 문자인식을 수행할 경우 비네팅현상이 발생하며 카메라와 피사체간의 위치와 각도의 불일치에 의해 기학적 왜곡이 발생한다. 비네팅 효과에 의한 문자분리의 어려움과 기하학적 왜곡으로 인한 문자모양의 변형으로 인해 실제로 사용이 가능한 카메라 문자인식 기술의 개발이 쉽지 않았다. 본 논문에서는 양선형 변환을 이용하여 카메라로 획득한 문서영상의 기하학적 왜곡을 보정함으로써 문자인식 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존에는 카메라의 위치정보 없이 기하하적 왜곡을 보정하기 어려웠으나 제안한 방법은 이진화한 문서영상을 대상으로 문자와 문자줄을 추출하여 상하로는 문자줄의 배열방향을, 좌우로는 문자획의 기울어진 각도를 측정함으로써 문서영상 자체만으로 기하하적 왜곡보정이 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1487-1494
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• 2012

본 논문에서 선명 화질은 물론 저화질 문서영상에서 에지를 이용해 문서영상의 기울기를 검출하고, 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도를 이용해 문자영역을 선택하여 에지를 검출하고, 이들을 다양한 방향으로 투영하여 투영 히스토그램들을 생성한다. 그리고 히스토그램들에서 에지 집중도를 평가하여 문서영상의 기울기를 검출하고 기울어진 문서 영상을 보정한다. 고속 기울기 검출을 위해 부표본화와 3단 coarse-to-fine 탐색 알고리즘을 사용한다. 선명 화질과 저화질 영상의 기울기 검출에서 제안된 알고리즘의 최대 검출 오차와 평균오차가 기존 유사 알고리즘의 50% 정도이고, 기울기 검출 시간은 25%정도로 감소된다. 모바일기기로 취득된 밝기 불균일 영상에서는 기존 알고리즘은 적절한 2진 영상을 얻을 수 없어 기울기 검출이 어려우나 제안된 알고리즘의 평균 검출 오차 0.1o 이하로 기울기를 검출한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권6호
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• pp.591-600
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• 2006

본 논문에서는 문서 영상의 그림 영역에서 통계적 분석을 통한 단어 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 그림 영역의 구성 요소를 문자 성분과 그래픽 성분으로 분류하기 위하여 연결요소에 대한여 통계적 분석 방법인 상자그림 분석을 적용하고, 분류된 문자 성분들에 대하여 지역적 밀집도를 분석하여 문자 영역을 추출한다. 추출된 문자 영역에서 투영 히스토그램 분석을 통하여 문자열을 추출하고, 문자열을 단어단위 영상으로 분리하기 위하여 투영 히스토그램 분석과 갭 군집화, 특수 기호 검출 등을 수행한다. 제안 방법은 임계값의 사용 대신에 그림 영역의 구성 요소들에 대하여 통계적 분석을 수행하기 때문에 그림의 형태 변화에 민감하지 않으며, 지역적 밀집도 분석으로 보다 정확한 문자 영역을 추출하였다. 또한 제안 방법의 응용 분야인 주제어 검색을 위한 오프라인의 전처리에 해당하는 문서 영상의 단어단위 영상 추출에 적용하여 제안 방법에 대한 연구의 필요성을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.843-852
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• 2015

Binarization of document images is a critical pre-processing step required for character recognition. Even though various research efforts have been devoted, the quality of binarization results largely depends on the noise amount and condition of images. We propose a new binarization method that combines Maximally Stable External Region(MSER) with down-sampling. Particularly, we propose to apply different threshold values for character regions, which turns out to be effective in reducing noise. Through a set of experiments on test images, we confirmed that the proposed method was superior to existing methods in reducing noise, while the increase of execution time is limited.