컨테이너 식별자 인식에 적합한 영상 이진화 및 문자영역 추출방법

Abstract

본 논문에서는 컨테이너 식별자 인식에 적합한 영상 이진화 방법과 문자영역 추출 방법을 제안한다. 문자영역을 검출하기위해서 카메라로부터 획득한 칼라 영상을 NTSC 표준의 회색 영상으로 변환한 후 회색 영상에서 히스토그램을 구하고 베지어 알고리즘을 사용하여 스무딩하였다. 이 결과의 히스토그램에 미분을 적용해서 피크값과 밸리값을 구해서 시스템 내에서 여러 개의 봉우리로 구분한다. 여기서 면적이 가장 큰 봉우리 내에 배경값이 포함된다. 각 봉우리의 구간 범위를 정한 후 범위 안에 포함되면 흰색 아니면 검은색으로 이진화한다. 이진화된 이미지에서 레이블링을 통해 흰색에 해당하는 부분을 사각형으로 만들고, 이들을 가로 방향과 세로 방향으로 패널링을 수행한다. 패널링한 결과를 행간 및 층간 패널 병합을 통해 다시 이들을 병합하여 문자영역을 추출한다.

This thesis proposes an method for image binarization and characters region extraction suitable for container identifier recognition. The color image taken from the camera is transformed to the gray level image of NTSC standard and the histogram is got form it. The smoothing process of the histogram is performed by Bazier algorithm. Applying the differential operation to the result histogram, the region of brightness is partitioned by the peaks and valleys in the system. The background value is included in the largest area among the partitioned regions. Setting the region to each peak value, if the pixel value of the gray image is included in the region, it is set to white, and otherwise it is set to black. The white rectangles are got by leveling the acquired binary image and the panelling is performed in the rectangles of image horizontally and vertically respectively. Merging the panelling results in the inter-rows and in the inter-layers respectively, the characters region is extracted.