• 스마트미디어저널
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• 제1권4호
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• pp.27-34
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• 2012

In this paper, a novel text binarization is presented that can deal with some complex conditions, such as shadows, non-uniform illumination due to highlight or object projection, and messy backgrounds. To locate the target text region, a focus line is assumed to pass through a text region. Next, connected component analysis and stroke width estimation based on location information of the focus line is used to locate the bounding box of the text region, and each box of connected components. A series of classifications are applied to identify whether each CC(Connected component) is text or non-text. Also, a modified K-means clustering method based on an HCL color space is applied to reduce the color dimension. A text binarization procedure based on location of text component and seed color pixel is then used to generate the final result.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.21-28
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• 2009

색상 극화란 주어진 텍스트 영역에서 글자색이 무엇인지를 결정하는 과정으로서 텍스트 추출을 위해서 선행되야 하는 작업이다. 본 논문에서는 텍스트 영역이 주어졌을 때 글자 영역을 추출하기 위한 색상 극화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 글자 영역과 배경 영역에 대한 관찰을 바탕으로 두 영역 사이의 면적 비율과 표준편차비율의 관계를 색상 극화에 이용한다. 이를 위하여 그레이 스케일로 주어진 텍스트 영역을 Otsu의 방법으로 이진화하고 이진화된 두 영역을 각각 4-CC 레이블링한다. 레이블링된 두 그룹의 영역에 대해 각각 면적과 영역 중심으로부터의 거리에 대한 표준편차를 계산한 다음 두 그룹에서 면적이 가장 넓은 영역을 갖는 영역 사이의 면적 비와 표준편차가 가장 작은 영역들 사이의 표준편차 비를 이용하여 색상 극화를 수행한다. 다양한 폰트와 크기를 갖는 텍스트 영역에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 강건하게 색상 극화를 수행함을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제2권1호
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• pp.31-36
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• 2013

A robust and efficient text extraction is very important for an accuracy of Optical Character Recognition (OCR) systems. Natural scene images with degradations such as uneven illumination, perspective distortion, complex background and multi color text give many challenges to computer vision task, especially in text extraction. In this paper, we propose a method for extraction of the text in signboard images based on a combination of mean shift algorithm and weighting scheme of hue and saturation in HSI color space for clustering algorithm. The number of clusters is determined automatically by mean shift-based density estimation, in which local clusters are estimated by repeatedly searching for higher density points in feature vector space. Weighting scheme of hue and saturation is used for formulation a new distance measure in cylindrical coordinate for text extraction. The obtained experimental results through various natural scene images are presented to demonstrate the effectiveness of our approach.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.21-29
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• 2012

In this paper, we propose a new method to select colors representing the meaning of text contents based on the cognitive relation between words and colors, Our method is designed on the previous study revealing the existence of crucial words to estimate the colors associated with the meaning of text contents, Using the associative probability of each color with a given word and the strength of color association of the word, we estimate the probability of colors associated with a given text. The goal of this study is to propose a system to recommend the cognitively plausible colors for the meaning of the input text. To build a versatile and efficient database used by our system, two psychological experiments were conducted by using news site articles. In experiment 1, we collected 498 words which were chosen by the participants as having the strong association with color. Subsequently, we investigated which color was associated with each word in experiment 2. In addition to those data, we employed the estimated values of the strength of color association and the colors associated with the words included in a very large corpus of newspapers (approximately 130,000 words) based on the similarity between the words obtained by Latent Semantic Analysis (LSA). Therefore our method allows us to select colors for a large variety of words or sentences. Finally, we verified that our system cognitively succeeded in proposing the colors associated with the meaning of the input text, comparing the correct colors answered by participants with the estimated colors by our method. Our system is expected to be of use in various types of situations such as the data visualization, the information retrieval, the art or web pages design, and so on.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.205-214
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• 2006

이미지에 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 정보로서 이러한 정보를 실시간에 찾아내서 인식한다면 다양한 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 카메라로 취득한 다양한 종류의 이미지로부터 텍스트를 추출하는 방법과 추출된 영역에서 텍스트를 분리하는 방법을 새롭게 제안한다. 텍스트 영역 추출을 위해서 RGB 색 공간에서 색 분산을 특징으로 제안하며, 텍스트 영역 분리를 위해서 RGB 색 공간에서 개선된 K-means 병합을 제안한다. 실험은 디지털 카메라와 핸드폰 카메라로 취득한 다양한 종류의 문서유형 이미지와 실내외의 일반적인 자연이미지를 사용하였으며, ICDAR 콘테스트[1] 이미지의 일부도 사용하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.409-416
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• 2006

본 논문에서는 스팸메일 영상에서 텍스트 영역의 추출을 위한 색상 레이어기반의 알고리즘을 제안한다. CLTE(color layer-based text extraction)는 색상 레이어를 사용하여 영상을 8개로 나눈다. 8개 각각의 영상에서 연결요소를 추출한 후, 연결요소의 크기에 의해서 텍스트 영역과 비텍스트 영역을 분류하고 텍스트 영역을 추출한다. 또한, 추출된 텍스트 영역으로부터 회손된 획 정보를 복구하는 알고리즘을 제안한다. 이진영상내의 한글 문자에는 두 가지 형태의 손상된 획이 존재한다. 첫째 중성 획에 해당하는 'ㅣ' 나 'ㅡ' 등의 획들이 지워지는 경우와, 둘째 초 종성 획에 해당하는 'ㅁ' 이나 'ㅇ'이 흑화소로 채워지는 경우가 있다. 제안한 알고리즘은 이러한 두 가지 손상된 획들을 복구해준다. 200개의 스팸메일 영상을 사용한 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존의 텍스트 추출 알고리즘보다 10% 이상 우수함을 관측하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1835-1838
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• 2003

이미지에 포함되어 있는 텍스트들은 이미지의 내용을 함축적이며 구체적으로 표현하는 정보를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 정보를 정확히 추출하기 위해서 색 변화 특징을 이용한 텍스트 영역 추출 방법을 제안한다. 관찰에 의하면 이미지 내의 텍스트들은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 이러한 색 변화를 3차원 RGB공간에서 표현한다면, 명도이미지에서의 밝기 변화에서 표현하기 어려운 영역들을 강조시킬 수 있으며, 조명 변화에도 민감하지 않은 결과를 만들어 낼 수 있다. 색 변화 정도는 3차원 RBG 공간에서의 색 분산(Variance)으로 측정한다 처리 과정으로서 우선 수평 및 수직 방향의 분산 이미지를 구하는데, 텍스트 영역은 두 방향의 분산 값이 모두 높은 특징이 있다. 다음으로 두 결과의 논리적 AND 연산을 수행하여 불필요한 잡영들을 제거한 후 연결요소를 분석, 검증하여 영역을 최종 확정한다. 다양한 종류의 자연이미지로 제안한 방법을 검증한 결과 밝기 변화 또는 색 연속성 특징들을 이용한 방법에서 찾기 어려운 텍스트 영역들을 찾을 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제33권1호
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• pp.78-88
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• 2011

In this paper, we present the Touch Text exTractor (Touch TT), an interactive text segmentation tool for the extraction of scene text from camera-based images. Touch TT provides a natural interface for a user to simply indicate the location of text regions with a simple touchline. Touch TT then automatically estimates the text color and roughly locates the text regions. By inferring text characteristics from the estimated text color and text region, Touch TT can extract text components. Touch TT can also handle partially drawn lines which cover only a small section of text area. The proposed system achieves reasonable accuracy for text extraction from moderately difficult examples from the ICDAR 2003 database and our own database.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.511-521
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• 2011

영상 입출력 장치 사용이 증가함에 따라 컬러영상 내 문자영역 추출의 중요성 또한 높아지고 있다. 본 논문은 이러한 영상 내 문자영역을 효과적으로 추출하기 위해 레이블링 기법과 화소 단위의 밝기값 변화에 기반한 문자영역 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 레이블링 및 필터링 과정을 통해 비문자 영역을 미리 제거하고, 밝기값의 변화가 큰 문자영역의 특성을 이용하여 문자영역 후보군을 추출한 후 노이즈 제거 및 문자영역 병합의 후처리 과정을 통해 문자영역을 추출한다. 제안한 방법의 강점은 기존 방법보다 단순하면서도 높은 정확성에 있다. 실험 결과 제안한 방법의 정확도와 재현율, 비문자 추출의 역 비율(IRNTE)은 각각 99.59%, 98.65%, 82.30%로 측정되었다.

• International Journal of Contents
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• 제8권4호
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• pp.95-102
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• 2012

In this paper, we present a technique to extract the title areas from book cover images. A typical book cover image may contain text, pictures, diagrams as well as complex and irregular background. In addition, the high variability of character features such as thickness, font, position, background and tilt of the text also makes the text extraction task more complicated. Therefore, we propose a two steps efficient method that uses Histogram of Oriented Gradients and color information to find the title areas. Firstly, text localization is carried out to find the title candidates. Finally, refinement process is performed to find the sufficient components of title areas. To obtain the best result, we also use other constraints about the size, ratio between the length and width of the title. We achieve encouraging results of extracted title regions from book cover images which prove the advantages and efficiency of the proposed method.