KR100416496B1 - 다중 역치값을 이용한 이치화 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 다중 역치값을 이용한 이치화 방법에 관한 것으로, 이치화를 수행할 시에 이치화된 문자와 물체의 형태가 왜곡되는 것을 방지함에 그 목적이 있다.

이와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위해, 에지 검출 영상을 이용하여 비용 함수 데이터를 설정하고, 상기 비용 함수 데이터를 블럭 기반으로 합산한 결과가 소정 임계치보다 크면, 해당 블럭을 에지 블록(edge block)으로 분류하고, 상기 소정 임계치 보다 작으면, 해당 블록을 비에지 블록(non-edge block)으로 분류하는 에지 영역 분류 정보를 검색 테이블에 블럭 기반으로 기록하는 검색 테이블 작성 단계; 및 상기 검색 테이블에 기록된 에지 영역 분류 정보에 기초하여 상기 계조 영상을 대상으로 상기 비에지 블록은 전역 역치값을 적용하여 이치화하고, 상기 에지 블록은 상기 전역 역치값 보다 상대적으로 작은 국부 역치값을 적용하여 적응적으로 이치화하는 적응 이치화 단계로 구성되는 다중 역치값을 이용한 이치화 방법에 따르면, 이치화 대상 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않아 발생하던 문자, 물체의 형체가 찌그러지거나 변형·왜곡되는 것을 효과적으로 방지할 수 있으며, 상기 비례 상수를 적절하게 선택함에 따라 잡음의 영향을 최소화할 수 있다.

Description

다중 역치값을 이용한 이치화 방법.

본 발명은 다중 역치값(multi-threshold)을 이용한 이치화(binarization) 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 스캐너(scanner)를 통해 독취(scanning)한 영상을 이치화함에 있어서, 문자 영상에 대한 화질을 개선하기 위해 에지 정보(edge information)를 이용하여 영상의 국부적인 특성을 반영하는 비용 함수를 정의한 후, 상기 비용 함수에 따라 다중 역치값을 적용하여 이치화를 수행함으로써 화질을 개선할 수 있는 다중 역치값를 이용한 이치화 방법에 관한 것이다.

스캐너(즉, 독취 수단)는 인쇄물, 사진, 사람의 손으로 작성한 메모 형태의 글자나 그림 등을 독취하기 위한 가장 일반적인 수단으로써, 복합기, 문서 번역기, CAD(Computer Added Design)용 컴퓨터, 팩시밀리, 문자 인식기 등의 필수 구성 요소이다.

최근 들어, 날로 발전의 기로에 있는 사무 자동화에 편승하여 프린터, 스캐너 및 팩시밀리 등과 같은 사무 자동화 기기에 대한 수요가 급증하고 있음에 따라 각각의 사무 자동화 기기들은 각기 고유의 기능을 확장하기 위해 고성능으로 개발되고 있으며, 이와 더불어, 독자적으로 사용되던 각각의 사무 자동화 기기를 일체형으로 개발하여 사용자에게 경제적 부담과 설치 공간을 경감시켜주면서 동시에 복합 문서 출력 기능을 수행하는 제품이 생산·제공되고 있는 추세이다.

특히, 팩시밀리, 복합기 등과 같이 내부에 문서에 대한 독취가 가능한 스캐너를 내장한 장치들에 있어서, 다단계의 계조를 갖는 영상을 스캐너를 통해 독취한 후, 독취된 데이터에 대한 이치화 방법의 특성은 스캐너의 성능을 평가함에 있어 주요한 평가 항목이 되고 있다.

종래 기술에 의한 이치화 방법은 영상 계조의 중간값을 역치값으로 취하여 상기 역치값 보다 큰 화소값은 "1"로 설정하고 상기 역치값 보다 작은 화소값은 "0"으로 설정하여 이치화를 수행하는 방법이 대표적이며, 이외에 흐린 문자를 추출하기 위해 에지를 강조한 후, 단일 역치값을 적용하여 이치화를 수행하는 방법 등이 있는 데, 상대적으로 후자가 좀 더 우수한 화질을 제공한다.

후자의 경우를 첨부한 도 1을 참조하여 좀 더 상세하게 설명하면 다음과 같다.

일례로, 원영상의 계조값이 표 1과 같이 주어질 경우,

78

77

76

93

152

176

227

222

표 2와 같은 1×3 에지 강조 마스크(1×3 edge emphasis mask)를 이용하여 공간 필터링(spatial filtering)을 수행하면,

-1

3

-1

표 3과 같은 에지가 강조된 결과를 얻을 수 있다.

77

58

51

187

149

255

도 1은 원영상의 계조값과 에지가 강조된 계조값을 도시한 것으로, 여기서, 실선은 원영상의 계조값을 나타낸 것이며, 점선은 에지를 강조한 결과 영상의 계조값을 나타낸다.

이때, 역치값을 150으로 설정하면, 표 3의 78, 58, 51은 "0"으로 설정되고, 187은 "1"로, 149는 "0"으로, 255는 "1"로 설정됨에 따라 "1"로 설정된 화소를 흑색으로 나타내고, "0"으로 설정된 화소를 흰색으로 나타낼 경우, 에지가 분포하는 187, 149, 255 부분에서 149를 기준으로 양쪽에 에지가 각각 하나씩 존재함에 따라 두줄의 에지가 나타냄으로써 원영상을 변형 또는 왜곡시키는 결과를 초래한다.

종래 기술에 따른 이치화 방법에 있어서, 전자의 경우는 영상 계조의 중간값을 역치값으로 설정함에 따라 매우 간단하고 연산량이 적기 때문에 인쇄 상태가 양호하며 오염되거나 휘손되지 않은 문서에 대해서는 적절한 성능을 나타내는 반면에 일부가 몽롱화되거나 흐린 문자를 포함하는 문서에 대해서는 문자의 에지 부분 등을 아무 기준없이 불균형적으로 강조하기 때문에 폰트가 찌그러지거나 왜곡되는 경향이 있으며, 후자의 경우는 상기한 바와 같이, 다수의 왜곡된 에지가 출현함에 따라 문자가 불분명해지고 변형되는 문제가 있으며, 전자 및 후자의 경우, 공히, 독취 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 단일 역치값을 적용하여 이치화를 수행함에 따라 잡음도 함께 강조되는 문제가 있었다.

따라서, 본 발명은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 안출된 것으로, 스캐너(scanner)를 통해 독취(scanning)한 영상을 이치화함에 있어서, 문자 영상에 대한 화질을 개선하기 위해 에지 정보(edge information)를 이용하여 영상의 국부적인 특성을 반영하는 비용 함수를 정의한 후, 상기 비용 함수에 따라 다중 역치값을 적용하여 이치화를 수행함으로써 화질을 개선할 수 있는 다중 역치값를 이용한 이치화 방법을 제공함에 그 목적이 있다.

도 1은 종래 기술에 따라 원영상의 계조값과 에지가 강조한 계조값을 도시한 그래프,

도 2는 본 발명에 따른 다중 역치값을 이용한 이치화 방법의 나타낸 순서도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

S10 : 영상 입력 단계 S20 : 에지 강조 단계

S30 : 에지 검출 영상 생성 단계 S40 : 검색 테이블 작성 단계

S41 : 비용 함수 데이터 구성 단계 S42 : 에지 결정 임계치 산출 단계

S43 : 블록 평균치 산출 단계 S44 : 에지 블록 분류 정보 작성 단계

S50 : 적응 이치화 단계

이와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 다중 역치값을 이용한 이치화 방법은, 다단계 계조값을 갖는 계조 영상을 입력받는 영상 입력 단계, 에지 검출 필터를 통해 상기 계조 영상을 대상으로 공간 필터링을 취하여 에지 검출 영상을 생성하는 에지 검출 영상 생성 단계, 상기 에지 검출 영상을 이용하여 비용 함수 데이터를 설정하고, 상기 비용 함수 데이터를 블럭 기반으로 합산한 결과가 소정 임계치보다 크면, 해당 블럭을 에지 블록(edge block)으로 분류하고, 상기 소정 임계치 보다 작으면, 해당 블록을 비에지 블록(non-edge block)으로 분류하는 에지 영역 분류 정보를 검색 테이블에 블럭 기반으로 기록하는 검색 테이블 작성 단계 및 상기 검색 테이블에 기록된 에지 영역 분류 정보에 기초하여 상기 계조 영상을 대상으로 상기 비에지 블록은 전역 역치값(global threshold)을 적용하여 이치화하고, 상기 에지 블록은 상기 전역 역치값 보다 상대적으로 작은 국부 역치값(local threshold)을 적용하여 적응적으로 이치화하는 적응 이치화 단계로 구성되는 것이 특징이다.

여기서, 상기 검색 테이블 작성 단계는 상기 에지 검출 영상에 절대값을 취하여 비용 함수 데이터를 구성하는 비용 함수 데이터 구성 단계, 상기 비용 함수 데이터의 모든값은 합산하여 평균한 전체 평균치를 구한 후, 상기 전체 평균치에 비례 상수를 곱하여 에지 결정 임계치를 산출하는 에지 결정 임계치 산출 단계 및 상기 비용 함수 데이터를 블럭 기반으로 합산하여 평균한 블럭 평균치를 구한 후, 상기 블럭 평균치가 상기 에지 결정 임계치 보다 크면, 해당 블럭을 에지 블록으로 분류하고, 상기 에지 결정 임계치 보다 작으면, 해당 블록을 비에지 블록으로 분류하는 에지 블록 분류 정보를 래스터 스캐닝 순으로 상기 검색 테이블에 기록하는 에지 블록 분류 정보 작성 단계로 구성되는 것이 바람직하다.

이하, 본 발명에 따른 다중 역치값을 이용한 이치화 방법을 첨부한 도 2를 참조하여 설명하면 다음과 같다.

도 2는 본 발명에 따른 다중 역치값을 이용한 이치화 방법의 순서도를 도시한 것이다.

본 발명에 따른 다중 역치값을 이용한 이치화 방법은 도 2에 도시한 바와 같이, 다단계 계조값을 갖는 계조 영상을 입력받는 영상 입력 단계(S10), 상기 계조 영상의 에지를 강조하여 에지 강조 영상을 생성하는 에지 강조 단계(S20), 에지 검출 필터를 통해 상기 에지 강조 영상을 대상으로 공간 필터링을 취하여 에지 검출 영상을 생성하는 에지 검출 영상 생성 단계(S30), 상기 에지 검출 영상을 이용하여 비용 함수 데이터를 설정하고, 상기 비용 함수 데이터를 블럭 기반으로 합산한 결과가 소정 임계치보다 크면, 해당 블럭을 에지 블록(edge block)으로 분류하고, 상기 소정 임계치 보다 작으면, 해당 블록을 비에지 블록(non-edge block)으로 분류하는 에지 영역 분류 정보를 검색 테이블에 블럭 기반으로 기록하는 검색 테이블 작성 단계(S40) 및 상기 검색 테이블에 기록된 에지 영역 분류 정보에 기초하여 상기 에지 강조 영상을 대상으로 상기 비에지 블록은 전역 역치값(global threshold)을 적용하여 이치화하고, 상기 에지 블록은 상기 전역 역치값 보다 상대적으로 작은 국부 역치값(local threshold)을 적용하여 적응적으로 이치화하는 적응 이치화 단계(S50)로 구성된다.

여기서, 상기 검색 테이블 작성 단계(S40)는 상기 에지 검출 영상에 절대값을 취하여 비용 함수 데이터를 구성하는 비용 함수 데이터 구성 단계(S41), 상기 비용 함수 데이터의 모든값은 합산하여 평균한 전체 평균치를 구한 후, 상기 전체 평균치에 비례 상수를 곱하여 에지 결정 임계치를 산출하는 에지 결정 임계치 산출 단계(S42), 상기 비용 함수 데이터를 블럭 기반으로 합산하여 평균한 블럭 평균치를 구하는 블록 평균치 산출 단계(S43) 및 상기 블럭 평균치가 상기 에지 결정 임계치 보다 크면, 해당 블럭을 에지 블록으로 분류하고, 상기 에지 결정 임계치 보다 작으면, 해당 블록을 비에지 블록으로 분류하는 에지 블록 분류 정보를 래스터 스캐닝 순으로 상기 검색 테이블에 기록하는 에지 블록 분류 정보 작성 단계(S44)로 구성된다.

이와 같이 구성된 본 발명에 따른 다중 역치값을 이용한 이치화 방법의 수순을 도 2를 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.

우선, 상기 영상 입력 단계(S10)에서는 촬상 장치나 스캐너와 같은 독취 장치 등을 통해 획득한 다단계 계조값을 갖는 계조 영상을 입력받는다.

이때, 통상의 영상인 경우, 상기 계조값은 단일 화소를 8비트로 표현하는 256계조인 것이 일반적이며, 각 응용 분야에 따라 할당되는 비트는 가감이 가능하며, 많은 비트를 할당할수록 정확하고 세밀하게 화소를 표현할 수 있는 반면에 이에 따라 상대적으로 많은 자원을 할당해야 하고 신호 처리시 연산량이 기하급수적으로 증가하는 것을 감수해야 함은 주지의 사실이다.

이후, 상기 에지 강조 단계(S20)에서는 상기 계조 영상의 에지를 강조하여 에지 강조 영상을 생성하는 데, 이에 대한 기술은 널리 공지된 기술이며 영상 처리에 있어 기초적인 사항임에 따라 본원에서는 더 이상의 설명을 약하기로 한다.

한편, 상기 에지 강조 단계(S20)는 생략될 수 있지만, 상기 에지 강조 단계(S20)를 삽입하여 계조 영상의 에지를 강조하여 에지 강조 영상을 생성하고 이를 대상으로 이치화를 수행할 경우가 직접적으로 계조 영상을 대상으로 이치화를 수행하는 경우 보다 더 양호한 성능을 나타내는 것이 일반적이다.

이어서, 상기 에지 검출 영상 생성 단계(S30)에서는 에지 검출 필터를 통해 상기 에지 강조 영상을 대상으로 공간 필터링을 취하여 에지 검출 영상을 생성한다.

이때, 상기 에지 검출 필터로 이용할 수 있는 필터로는 수학식 1과 같은 미분 필터, 2차 미분 조작에 해당하는 수학식 2와 같은 마스크를 갖는 라플라시안 공간 필터(Laplacian spatial filter), 소벨 연산자(Sobel operator), 수학식 3과 같은 컨벌루션 마스크(convolution mask)를 이용하는 고주파 공간 필터(high frequency spatial filter) 등을 이용할 수 있다.

이후, 상기 검색 테이블 작성 단계(S40)에서는 상기 에지 검출 영상을 이용하여 비용 함수 데이터를 설정하고, 상기 비용 함수 데이터를 블럭 기반으로 합산한 결과가 소정 임계치보다 크면, 해당 블럭을 에지 블록(edge block)으로 분류하고, 상기 소정 임계치 보다 작으면, 해당 블록을 비에지 블록(non-edge block)으로 분류하는 에지 영역 분류 정보를 검색 테이블에 블럭 기반으로 기록하는 데, 이를 좀 더 상세하게 살펴보기로 한다.

상기 비용 함수 데이터 구성 단계(S41)에서 상기 에지 검출 영상에 절대값을 취하여 비용 함수 데이터를 구성하면, 상기 에지 결정 임계치 산출 단계(S42)에서는 상기 비용 함수 데이터의 모든값은 합산하여 평균한 전체 평균치를 구한 후, 상기 전체 평균치에 비례 상수를 곱하여 에지 결정 임계치를 산출하고, 상기 블록 평균치 산출 단계(S43)에서는 상기 비용 함수 데이터를 블럭 기반으로 합산하여 평균한 블럭 평균치를 구한다.

이때, 상기 전체 평균치은 영상의 통계적인 특성을 에지 결정 임계치에 반영하기 위한 것이고, 비례 상수는 에지 블록으로 분류되는 비율 정도를 가감할 수 있는 파라미터로, 비례 상수의 크기에 비례하여 에지 블록의 수의 분포도도 비례함에 따라 국부적인 특성을 효과적으로 반영할 수 있도록 적절하게 설정한다.

본 발명에서는 영상의 통계적인 특성을 에지 결정 임계치에 반영하기 위해 전체 평균치만을 이용하였지만 좀 더 정확한 통계적인 특성을 반영하기 위해서는 데이터의 표준 편차(standard deviation)나 분산(variance) 등을 전체 평균치와 함께 고려하는 것이 더욱 더 바람직하다.

그러나, 이것은 결과에 큰 격차를 초래하지 않음에 따라 본 발명에서는 전체 평균치에 비례 상수를 곱하는 형태를 취하여 블럭 가변을 위한 전체 임계치를 설정한다.

이후, 상기 에지 블록 분류 정보 작성 단계(S44)에서는 상기 에지 결정 임계치와 상기 블록 평균치를 비교하여(S44_1), 상기 블럭 평균치가 상기 에지 결정 임계치 보다 크면, 해당 블럭을 에지 블록으로 분류하고(S44_2), 상기 에지 결정 임계치 보다 작으면, 해당 블록을 비에지 블록으로 분류한 후(S44_3), 에지 블록 분류 정보를 래스터 스캐닝 순으로 상기 검색 테이블에 기록한다(S44_4).

최종적으로, 상기 적응 이치화 단계(S50)에서는 상기 검색 테이블에 기록된 에지 영역 분류 정보에 기초하여 상기 에지 강조 영상을 대상으로 상기 비에지 블록은 전역 역치값(global threshold)을 적용하여 이치화하고, 상기 에지 블록은 상기 전역 역치값 보다 상대적으로 작은 국부 역치값(local threshold)을 적용하여 적응적으로 이치화를 수행한다.

이상에서 상세하게 설명한 바와 같이, 이와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 다중 역치값을 이용한 이치화 방법은 다단계 계조값을 갖는 계조 영상을 입력받는 영상 입력 단계; 에지 검출 필터를 통해 상기 계조 영상을 대상으로 공간 필터링을 취하여 에지 검출 영상을 생성하는 에지 검출 영상 생성 단계; 상기 에지 검출 영상을 이용하여 비용 함수 데이터를 설정하고, 상기 비용 함수 데이터를 블럭 기반으로 합산한 결과가 소정 임계치보다 크면, 해당 블럭을 에지 블록(edge block)으로 분류하고, 상기 소정 임계치 보다 작으면, 해당 블록을 비에지 블록(non-edge block)으로 분류하는 에지 영역 분류 정보를 검색 테이블에 블럭 기반으로 기록하는 검색 테이블 작성 단계; 및 상기 검색 테이블에 기록된 에지 영역 분류 정보에 기초하여 상기 계조 영상을 대상으로 상기 비에지 블록은 전역 역치값(global threshold)을 적용하여 이치화하고, 상기 에지 블록은 상기 전역 역치값 보다 상대적으로 작은 국부 역치값(local threshold)을 적용하여 적응적으로 이치화하는 적응 이치화 단계로 구성되는 본 발명에 따른 다중 역치값을 이용한 이치화 방법에 따르면, 이치화 대상 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않아 발생하던 문자, 물체의 형체가 찌그러지거나 변형·왜곡되는 것을 효과적으로 방지할 수 있으며, 상기 비례 상수를 적절하게 선택함에 따라 잡음의 영향을 최소화할 수 있다.

Claims (6)

1. 다단계 계조값을 갖는 계조 영상을 입력받는 영상 입력 단계, 에지 검출 필터를 통해 상기 계조 영상을 대상으로 공간 필터링을 취하여 에지 검출 영상을 생성하는 에지 검출 영상 생성 단계, 상기 에지 검출 영상을 이용하여 비용 함수 데이터를 설정하고, 상기 비용 함수 데이터를 블럭 기반으로 합산한 결과가 소정 임계치보다 크면, 해당 블럭을 에지 블록(edge block)으로 분류하고, 그렇지 않으면, 비에지 블록(non-edge block)으로 분류하는 에지 영역 분류 정보를 검색 테이블에 블럭 기반으로 기록하는 검색 테이블 작성 단계 및 상기 검색 테이블에 기록된 에지 영역 분류 정보에 기초하여 상기 계조 영상을 대상으로 상기 비에지 블록은 전역 역치값(global threshold)을 적용하여 이치화하고, 상기 에지 블록은 상기 전역 역치값 보다 상대적으로 작은 국부 역치값(local threshold)을 적용하여 적응적으로 이치화하는 적응 이치화 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 역치값을 이용한 이치화 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 검색 테이블 작성 단계는, 상기 에지 검출 영상에 절대값을 취하여 상기 비용 함수 데이터를 구성하는 비용 함수 데이터 구성 단계, 상기 비용 함수 데이터의 모든값은 합산하여 평균한 전체 평균치를 구한 후, 상기 전체 평균치에 비례 상수를 곱하여 에지 결정 임계치를 산출하는 에지 결정 임계치 산출 단계 및 상기 비용 함수 데이터를 블럭 기반으로 합산하여 평균한 블럭 평균치를 구한 후, 상기 블럭 평균치가 상기 에지 결정 임계치 보다 크면, 해당 블럭을 상기 에지 블록으로 분류하고, 그렇지 않으면, 상기 비에지 블록으로 분류하는 에지 블록 분류 정보를 래스터 스캐닝 순으로 상기 검색 테이블에 기록하는 에지 블록 분류 정보 작성 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 다중 역치값을 이용한 이치화 방법.
3. 제 1 항에 있어서, 상기 에지 검출 필터는 미분 필터, 라플라시안 공간 필터(Laplacian spatial filter), 고주파 공간 필터(high frequency spatial filter) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 다중 역치값을 이용한 이치화 방법.
4. 다단계 계조값을 갖는 계조 영상을 입력받는 영상 입력 단계, 상기 계조 영상의 에지를 강조하여 에지 강조 영상을 생성하는 에지 강조 단계, 에지 검출 필터를 통해 상기 에지 강조 영상을 대상으로 공간 필터링을 취하여 에지 검출 영상을 생성하는 에지 검출 영상 생성 단계, 상기 에지 검출 영상을 이용하여 비용 함수 데이터를 설정하고, 상기 비용 함수 데이터를 블럭 기반으로 합산한 결과가 소정 임계치보다 크면, 해당 블럭을 에지 블록(edge block)으로 분류하고, 그렇지 않으면, 비에지 블록(non-edge block)으로 분류하는 에지 영역 분류 정보를 검색 테이블에 블럭 기반으로 기록하는 검색 테이블 작성 단계 및 상기 검색 테이블에 기록된 에지 영역 분류 정보에 기초하여 상기 계조 영상을 대상으로 상기 비에지 블록은 전역 역치값(global threshold)을 적용하여 이치화하고, 상기 에지 블록은 상기 전역 역치값 보다 상대적으로 작은 국부 역치값(local threshold)을 적용하여 적응적으로 이치화하는 적응 이치화 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 역치값을 이용한 이치화 방법.
5. 제 4 항에 있어서, 상기 검색 테이블 작성 단계는, 상기 에지 검출 영상에 절대값을 취하여 상기 비용 함수 데이터를 구성하는 비용 함수 데이터 구성 단계, 상기 비용 함수 데이터의 모든값은 합산하여 평균한 전체 평균치를 구한 후, 상기 전체 평균치에 비례 상수를 곱하여 에지 결정 임계치를 산출하는 에지 결정 임계치 산출 단계 및 상기 비용 함수 데이터를 블럭 기반으로 합산하여 평균한 블럭 평균치를 구한 후, 상기 블럭 평균치가 상기 에지 결정 임계치 보다 크면, 해당 블럭을 상기 에지 블록으로 분류하고, 그렇지 않으면, 상기 비에지 블록으로 분류하는 에지 블록 분류 정보를 래스터 스캐닝 순으로 상기 검색 테이블에 기록하는 에지 블록 분류 정보 작성 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 다중 역치값을 이용한 이치화 방법.
6. 제 4 항에 있어서, 상기 에지 검출 필터는 미분 필터, 라플라시안 공간 필터(Laplacian spatial filter), 고주파 공간 필터(high frequency spatial filter) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 다중 역치값을 이용한 이치화 방법.

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