(구)정보과학회 논문지
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
명도 문자 영상으로부터 지형적 특징 추출을 위한 효과적인 방법 |
| 영문제목(English Title) |
An Efficient Method for Topographic Feature Extraction from Gray Scale Character Images |
| 저자(Author) |
이성환
SeongWhan Lee
김영준
Young Joon Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 21 NO. 07 PP. 1367 ~ 1375 (1994. 07) |
한글내용
(Korean Abstract) |
대부분의 OCR 시스템에서는 스캐너를 통하여 입력된 명도 문자 영상을 이진화하여 인식에 사용한다. 그러나 이러한 명도 문자 영상의 이진화는 문자의 중요한 위상적 정보를 제거할 수 있으며, 또한 문자의 배경 등에 잡영이 추가되는 것을 유발할 수 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서는 명도 문자 영상으로 부터 특징을 직접 추출함으로써 이진화에 의한 정보의 손실을 최소화시키는 방법에 관한 연구가 필요하다.
본 연구에서는 이진화에 의한 정보의 손실을 최소화하기 위해 명도 문자 영상으로 부터 지형적 특징을 직접 추출하는 효과적인 방법을 제안한다. Wang과 Pavlidis 방법과의 비교를 통하여 제안된 방법이 국부적인 정보를 이용하여 주곡률의 방향을 빠른 시간 내에 효과적으로 찾음으로서 지형적 특징 추출의 성능을 대폭 향상시키고 불필요한 특징 추출을 방지함을 확인할 수 있었으며, 또한 Levi와 Montanari 방법과의 비교를 통하여 제안된 방법이 골격선 추출에 대해서도 좋은 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.
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영문내용
(English Abstract) |
Optical character recognition(OCR) traditionally applies to binary-valued imagery although text is always scanned and stored in gray scale However, binarization of multivalued image may remove important topological information from characters and introduce noise to character background In order to avoid this problem, it is indispensable to develop a method which can minimize the information loss due to binarization by extracting features directly from gray scale character images.
In this paper, we propose an efficient method for the direct extraction of topographic feature from a gray scale character image By comparing the proposed method with the Wang and Pavlidis's method we realized that the proposed method enhanced the performance of topographic feature extraction by computing the directions of principal curvature efficiently, and prevent, ed the extraction of unnecessary features We also show that the proposed method is very effective for gray scale skeletonization compared to Levi and Montanari's method.
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