KR100492529B1 - 적응 단순 이진화 영상처리방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 적응 단순 이진화 영상처리방법에 관한 것으로, 종래에는 임계값을 기준으로 단순 이진화하므로 임계값 이외의 영상값 부근에서는 배경과 문자영상이 잘 구별되지 않는 문제점이 있었다. 따라서, 본 발명은 주위 화소 값들의 평균값을 이용하여 임계값을 적응적으로 변화시키는 다음의 수학식에 따라서,

Th_N(X,Y)=Th-a(Th-Ave(X,Y))

(단, (X,Y)=화소의 위치, a는 0에서 1.0사이의 값, Th는 기존의 임계값, Th_N(X,Y)는 적응된 임계값, Ave(X,Y)는 주위 화소값들의 평균값)

적응된 임계값을 산출하고 이를 이용하여 보다 나은 이진화영상을 얻음으로써 주위배경에 따른 정확한 영상표현이 가능한 효과가 있다.

Description

적응 단순 이진화 영상처리방법

본 발명은 적응 단순 이진화 영상처리방법에 관한 것으로, 특히 이진화하고자 하는 해당영상의 주위값을 고려하여 이에따라 임계값을 적응적으로 변환하여 이진화를 수행함으로써 주위배경에 따른 정확한 영상표현이 가능할 수 있도록 한 적응 단순 이진화 영상처리방법에 관한 것이다.

일반적으로 영상데이터를 출력하기 위해서는 회색조로 표현된 영상을 '0'과 '1'의 디지털값을 가진 이진영상으로 변환하게 되는 데 주로 단순 이진화 방법을 사용한다.

상기 단순 이진화방법은 소정의 임계값(Th)을 정하여 회색조로 표현되는 영상값이 그 임계값(Th)보다 크면 백색으로 표현하고, 반대로 회색조로 표현되는 영상값이 상기 임계값(Th)보다 작으면 흑색으로 이진화하는 것이다.

상기와 같은 단순화 이진화방법을 예를 들어 설명하면, 만약 256단계로 표현되는 8비트 영상신호의 경우 '128'을 임계값으로하여 그 영상신호의 값이 '128'이상이면 '255'로 '127'이하이면 '0'으로 이진화를 한다.

이를 알고리즘으로 표현하면 다음과 같다.

If(ln >=128) then Output=255;

Else Output=0;

이때, 상기와 같이 단순 이진화방법을 적용하면, 도1과 같이 영상이 처리되어 나타나는데, 이에 도시된 바와같이 일정한 임계값(Th)을 사용하면 그림의 상세한 정보를 잃어버리게 된다.

결국, 일정한 배경색을 띠고 있는 곳에 문자가 있을 경우 상기와 같은 단순 이진화방법을 사용하면 문자가 잘 안보이는 경우가 많다.

즉, 상기와 같은 단순 이진화방법은 임계값을 기준으로 단순 이진화하므로 임계값 이외의 영상값 부근에서는 배경과 문자영상이 잘 구별되지 않는 문제점이 있었다.

따라서, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 창안한 본 발명은 해당영상의 주위값을 참조하여 그에 따라 임계값을 조절하여 보다 나은 이진화 영상을 얻을 수 있도록 한 적응 단순 이진화 영상처리방법을 제공함에 그 목적이 있다.

상기와 같은 목적은 주위 화소 값들의 평균값을 이용하여 임계값을 적응적으로 변화시키는 다음의 수학식에 따라서,

Th_N(X,Y)=Th-a(Th-Ave(X,Y))

(단, (X,Y)=화소의 위치, a는 0에서 1.0사이의 값, Th는 기존의 임계값, Th_N(X,Y)는 적응된 임계값, Ave(X,Y)는 주위 화소값들의 평균값)

적응된 임계값을 산출하고 이를 이용하여 보다 나은 이진화영상을 얻음으로서 달성되는 것으로, 이와같은 본 발명을 첨부한 도면을 참조하여 설명한다.

먼저, 주위의 화소값들을 이용하여 임계값을 적응적으로 변화시키는데, 이때 변화되는 임계값(Th_N)은 다음 수학식에 따라 산출한다.

Th_N(X,Y)=Th-a(Th-Ave(X,Y)) ---------식(1)

(단, (X,Y)=화소의 위치, a는 0에서 1.0사이의 값, Th는 기존의 임계값, Th_N(X,Y)는 적응된 임계값, Ave(X,Y)는 주위 화소값들의 평균값)

여기서, 변화되는 임계값(Th_N)은 기존의 임계값(Th)과 비교하여 주위의 화소값들의 평균값에 따라 변화하게 된다.

이때, 주위화소값의 평균값에 대해서 새로운 임계값(Th_N)이 따라가는 정도를 나타내는 지수가 a인데 이 a값이 1에 가까울수록 적응적으로 변화하는 비율이 높은 것이다.

상기 식(1)과 같은 적응 이진 영상방법을 실제영상에 적용할 경우, 실시간 적용을 위하여 주위 화소 평균값은 현 화소 다음에 해당되는 화소는 계산에 이용될 수 없다.

따라서, 실시간 적용시에는 1 라인 분의 버퍼를 사용하는 것을 고려하여 상기 식(1)의 화소값의 평균값을 다음식으로 산출한다.

Ave(X,Y)= I/5{I(X,Y)+I(X-1,Y-1)+I(X,Y-1)+I(X+1,Y)+I(X-1,Y)--------식(2)

(단, I(X,Y)는 (X,Y)위치에 있는 화소값)

즉, 현 화소의 이전에 있는 주변값들과 현 화소값을 평균한 값을 산출한다.

이후, 상기 식(2)에서 산출된 화소값의 평균값을 상기 식(1)에 적용하여 실시간에 적응하는 이진화영상을 얻는다.

이때, 도2는 상기 적응 단순 이진영상처리방법을 적용하였을 때의 모습을 보인 그래프로서, 이에 도시한 바와같이 임계값이 변화하면서 이진영상처리를 함으로써 보다 나은 이진화 영상을 얻을 수 있다.

도3a는 256회색조를 이용한 영상처리방법을 적용한 예시도이고, 도3b는 단순 이진화를 이용한 영상처리방법을 적용한 예시도이며, 도3c는 본 발명 적응 단순이진화를 이용한 영상처리방법을 적용한 예시도인데, 이를 비교하면 도3c에서 검은색 배경에서의 글자가 좀더 선명하고, 또한 다른 부분도 대체로 영상의 표현이 더 잘되어 있는 것을 알수 있다.

이상에서 상세히 설명한 바와같이 본 발명은 이진화하고자 하는 해당영상의 주위값을 고려하여 이에따라 임계값을 적응적으로 변환하여 이진화를 수행함으로써 주위배경에 따른 정확한 영상표현이 가능한 효과가 있다.

도 1은 종래 단순 이진화 영상처리방법의 모습을 보인 그래프.

도 2는 본 발명 적응 단순 이진화 영상처리방법의 모습을 보인 그래프.

도 3a는 256회색조를 이용한 영상처리방법을 적용한 예시도.

도 3b는 종래 단순 이진화 영상처리방법을 적용한 예시도.

도 3c 본 발명 적응 단순이진화 영상처리방법을 적용한 예시도.

Claims (2)

1. 적응 단순 이진화영상 처리방법에 있어서, 주위 화소 값들의 평균값을 이용하여 임계값을 적응적으로 변화시키는 아래의 수학식으로 적응된 임계값을 산출하고 이를 이용하여 보다 나은 이진화영상을 얻는 것을 특징으로 하는 적응 단순 이진화영상 처리방법.

   Th_N(X,Y)=Th-a(Th-Ave(X,Y))

   (단, (X,Y)=화소의 위치, a는 0에서 1.0사이의 값, Th는 기존의 임계값, Th_N(X,Y)는 적응된 임계값, Ave(X,Y)는 주위 화소값들의 평균값)
2. 제1 항에 있어서, 주위 화소값들의 평균값을 아래의 수학식에 따라 산출하여, 즉, 현 화소의 이전에 있는 주변값들과 현 화소값을 평균한 값을 산출하여 실시간에 적응하는 것을 특징으로 하는 적응 단순 이진화 영상처리방법.

   Ave(X,Y)= I/5{I(X,Y)+I(X-1,Y-1)+I(X,Y-1)+I(X+1,Y)+I(X-1,Y)

   (단, I(X,Y)는 (X,Y)위치에 있는 화소값)

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