• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.1649-1657
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• 2008

In this paper, to overcome the failure of binarization for the characters suffered from low contrast and non-uniform illumination in license plate character recognition system, we improved the binarization method by combining local thresholding with global thresholding and edge detection. Firstly, apply the local thresholding method to locate the characters in the license plate image and then get the threshold value for the character based on edge detector. This method solves the problem of local low contrast and non-uniform illumination. Finally, back-propagation Neural Network is selected as a powerful tool to perform the recognition process. The results of the experiments i1lustrate that the proposed binarization method works well and the selected classifier saves the processing time. Besides, the character recognition system performed better recognition accuracy 95.7%, and the recognition speed is controlled within 0.3 seconds.

• 전기학회논문지
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• 제65권9호
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• pp.1531-1540
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• 2016

In this paper, we propose vehicle license plate recognition system based on Radial Basis Function Neural Networks (RBFNNs) with the use of local binarization functions and canny edge algorithm. In order to detect the area of license plate and also recognize license plate numbers, binary images are generated by using local binarization methods, which consider local brightness, and canny edge detection. The generated binary images provide information related to the size and the position of license plate. Additionally, image warping is used to compensate the distortion of images obtained from the side. After extracting license plate numbers, the dimensionality of number images is reduced through Principal Component Analysis (PCA) and is used as input variables to RBFNNs. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNNs. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. Image data sets are obtained by changing the distance between stationary vehicle and camera and then used to evaluate the performance of the proposed system.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1877-1884
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• 2006

영상의 이진화는 영상을 물체와 배경으로 구분하는 전처리 과정으로써, 처리해야 할 대상이 되는 물체를 규정하기 위한 매우 중요한 처리과정이며 크게 전역 임계 값 설정 방법과 지 역 임계값 설정 방법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 전역적 이진화 방법의 장점과지역적 이진화 방법의 장점을 결합하여 문자 영역에 대한 효율적이고 적응적인 이진화 방법을 제안한다. 한글 명도 영상을 대상으로 실험한 결과 지역적 이진화 알고리즘보다 훨씬 빠른 속도로 더 좋은 품질의 문자 이진화가 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.163-164
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• 2015

바코드 영상을 판독하기 위해서는 이진화 과정이 필수적이다. 기존 이진화 방법에는 글로벌 임계값 이진화 방법과 지역 임계값 이진화 방법이 있다. 글로벌 이진화 방법은 하나의 임계값을 사용한다. 바코드 영상에서 부분적으로 명도가 다를 경우나 blur가 있는 경우가 있다. 따라서 이진화 패턴정보가 유지되지 않는다. 지역 임계값 이진화 방법은 이진화 패턴 정보가 유지되는 반면 글로벌 임계값 이진화보다 처리속도가 느려진다. 이 문제를 해결하기 위한 알고리즘으로는 부분 지역 이진화 알고리즘을 제안 한다. 본 논문에서는 부분 지역 이진화 알고리즘을 하드웨어에 적합하도록 설계하고 Vivado를 통해 합성 하였다.

• 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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.14-20
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• 2003

본 논문에서는 카메라로 획득한 문서영상에 대해 조명의 영향에 관계없이 고속으로 문자영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 카메라 문서는 스캐너 문서와는 달리 주변 환경이나 조명의 영향으로 인하여 문자영역을 추출하는 것이 매우 어렵다. 먼저 영상 사전처리 단계에서 컬러영상을 명도영상으로 변환한 후 조명의 영향에 무관하게 배경 그림으로부터 문자 영역을 정확히 추출하기 위해서 명도레벨 정규화를 사용하였다. 또한 배경 그림 및 잡음은 제거하고 문자 획의 손실 없이 문자 영역을 추출하기 위하여 국소-적응적-이진화-방법(local adaptive binarization method)을 새롭게 개발하여 문서영상을 이진화시켰다. 문자영역 추출 단계에서는 수평 및 수직 투영과 연결요소 정보에 의해 문자열, 단어 및 개별 문자 영역을 단계적으로 추출하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 ETRI에서 구축한 한글/영어/숫자/특수기호가 혼합된 현장 문서영상 DB를 가지고 실험해 보았다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.438-441
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• 2004

Image binarization using a global threshold value [3] performs at high speed, but usually results in undesired binary images when the source images are of poor quality. In such cases, adaptive local thresholding algorithms [1][2][3] are used to obtain better results, and the algorithm proposed by A.E.Savekis which chooses local threshold using fore­ground and background clustering [1] is one of the best thresholding algorithms. However, this algorithm runs slowly due to its re-computing threshold value of each central pixel in a local window MxM. In this paper, we present a dynamic programming approach for the step of calculating local threshold value that reduces many redundant computations and improves the execution speed significantly. Experiments show that our proposal improvement runs more ten times faster than the original algorithm.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권2C호
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• pp.178-183
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• 2008

비디오 문자는 중요한 내용정보를 담고 있기 때문에 비디오의 내용 해석에 있어서 매우 중요한 정보이다. 본 논문에서는 스트록 필터를 이용해 자동으로 문자영역을 이진화하는 방법을 제안하였다. 제안된 문자 이진화 방법은 스트록 필터에 의한 문자컬러극성 결정단계, 스트록 필터의 응답치에 대한 이진화 단계, 그리고 국소 영역 확장 단계로 구성되어 있다. 본 방법은 스트록 필터의 응답치를 이용해 문자의 컬러 극성을 결정함으로 인해 극성 결정 성능이 뛰어나다. 또한 문자의 획 특성을 고려해 문자영역을 이진화하기 때문에 배경영역의 변화에 대하여 강인한 이진화 성능을 나타낸다. 다양한 비디오 영상에 대하여 실험한 결과, 이진화 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.77-78
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• 2015

1차원 바코드의 판독을 위한 영상처리 과정에서 이진화는 필수적인 요소이다. Niblack과 같은 지역 임계값 방식은 바코드의 이진화에 적합한 방식이지만, 연산량이 많고 속도가 느리다는 단점이 있다. 또한 영상의 화질이 좋지 않을 경우 그 결과가 부정확하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 1차원 바코드의 이진화 영상 생성을 위해 평균 영상을 활용하여 기존 국부 이진화의 속도 개선을 위한 알고리즘을 제안한다. 또한 이진화 영상의 화질 개선을 위한 1차원 바코드에 적합한 고주파 필터 적용을 제안한다.

• 산업기술연구
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• 제17권
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• pp.21-29
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• 1997

In this paper, an adaptive image binarization scheme is proposed for automated surface strain measurement. At first, we reviewed an image based 3D deformation factor measurement briefly. Then, a new adaptive thresholding method is proposed for the extraction of lattice pattern from a deformed plate image using its local mean and variance. Some experimental results are presented to verify the effectiveness of our approaches.