KR20000025647A

KR20000025647A - 쉐이딩 알고리즘을 이용한 영상 처리 방법

Info

Publication number: KR20000025647A
Application number: KR1019980042804A
Authority: KR
Inventors: 구정회
Original assignee: 윤종용; 삼성전자 주식회사
Priority date: 1998-10-13
Filing date: 1998-10-13
Publication date: 2000-05-06
Also published as: US6449391B1; KR100295360B1

Abstract

개시되는 영상 처리 방법은 윤곽선 검출 연산자를 이용하여 상기 영상 데이터를 윤곽선 영상 데이터로 변환하는 단계와; 상기 윤곽선 영상 데이터를 수평으로 라인 스캐닝하여 각 윤곽선 영상 데이터의 길이와 상기 각 데이터 사이의 공백 길이를 계산하는 단계와; 소정의 임계값들과 상기 각 윤곽선 영상 데이터의 길이 및 상기 공백 길이를 비교하고, 그 비교 결과에 따라 쉐이딩을 수행하는 단계 및; 상기 쉐이딩된 영상 데이터를 수직으로 투영하고, 투영된 결과로부터 상기 영상 데이터를 각 문자 영역으로 분리하는 단계를 포함하여, 다수 개의 문자로 구성된 영상 데이터를 각 문자 영역으로 분리한다. 이와 같이, 쉐이딩 알고리즘을 이용하여 윤곽선 영상 데이터를 처리함으로써, 노이즈 성분이 제거되고 윤곽선 성분은 충분히 강조되어 다수 개의 문자로 구성된 영상에서 각 문자를 인식하기 위한 영역 분리가 보다 정확하게 수행될 수 있다.

Description

쉐이딩 알고리즘을 이용한 영상 처리 방법(IMAGE PROCESSING METHOD BASED ON SHADING ALGORITHM)

본 발명은 디지털 영상 처리에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로는 윤곽선 검출 연산자를 통해 얻어낸 윤곽선 영상에서 노이즈 성분을 제거하여, 다수 개의 문자로 구성된 영상에서 각 문자를 인식하기 위한 영역 분리(segmentation)를 보다 정확하게 수행하기 위한 영상 처리 방법에 관한 것이다.

디지털 영상 처리(digital image processing) 가운데 문자 인식은 여러 분야에서 매우 유용한 기술로서 다양하게 사용되고 있다.

현재 공정 자동화의 일환으로 자동차 번호판의 번호를 인식하기 위한 시스템 구축이 활발히 진행되고 있다. 이는 단순 반복적인 문자 인식 과정을 컴퓨터 시스템을 이용하여 자동화, 전산화함으로써 업무의 효율성 증대뿐만 아니라 생산 단가의 절감 효과를 얻을 수 있다.

이러한 시스템 구축을 위해서는 문자 인식을 위한 전 단계로 번호판 영역으로부터 인식의 타겟이 되는 각 번호의 영역을 분리해 내는 세그먼테이션(segmentation) 과정이 필요하다. 타겟 영역을 얼마나 정확히 분리해 내는가의 여부는 이후 전체적인 시스템의 성능을 좌우할 정도로 매우 중요하다.

도 1은 종래의 영상 처리 방법의 수순을 보여주는 플로우차트이다.

단계 S10에서는, 영상 데이터(image data)를 입력받는다. 현재 대부분의 시스템에서는 입력 영상의 획득 위치와 자동차의 기하학적 위치 정보를 이용하여 자동차의 번호판 위치를 찾아내고, 이 영역에 대한 이진화를 수행한다. 다음 이진화된 영역을 수평/수직 투영(projection)하여 번호 영역을 찾아낸다. 그러나, 외부 환경에서 발생할 수 있는 이물질이나 그림자에 의한 음영에 따른 노이즈(noise) 성분이 입력 영상에 많이 포함되어 있는 경우, 이진화 과정에서 노이즈 성분은 차량 번호와 동일하게 처리된다. 그 결과, 각 번호의 영역을 정확하게 구분할 수 없게 되어 문자 인식에 어려움이 있었다. 윤곽선 검출 연산자는(sobel operator) 이진화된 영상 데이터로부터 윤곽선 영상을 검출하고, 노이즈 성분을 어느 정도 제거한다.

단계 S11에서는, 윤곽선 검출 연산자를 이용하여 이진화한 영상 데이터로부터 윤곽선 영상(contour edge image)을 검출한다. 상기 윤곽선 영상에는 노이즈 성분이 포함될 수 있으므로 로우 패스 필터(Low Pass Filter; LPF)를 통해 노이즈 성분을 억제해 준다. 윤곽선 검출 연산자에 의한 윤곽선 영상을 수평/수직으로 투영하면 이진화한 영상보다 비교적 정확하게 번호 영역을 찾아낼 수 있다.

다음 단계 S12에서는, 상기 윤곽선 영상을 수직 투영하여 임계값 이상의 값을 갖는 영역에 대한 세그먼테이션을 수행한다. 그러나, 일반적으로 상기 윤곽선 영상에는 노이즈에 의한 윤곽선 성분이 포함되어 있어서, 정확하게 번호 영역을 세그먼테이션 하기 어려운 단점이 있었다.

도 2a는 종래의 영상 처리 방법에 의해 외부 노이즈 성분이 포함된 차량 번호판을 이진화한 영상 데이터를 보여주는 도면이고, 도 2b는 도 2a에 도시된 영상 데이터를 수직 투영한 결과를 그래프로 보여주는 도면이다.

먼저 도 2a를 참조하면, 외부로부터 입력된 영상은 이진화되어 이진수 '1'과 '0'으로 표현된다. 검은색 픽셀(black pixel)은 이진수 '1', 흰색 픽셀(white pixel)은 이진수 '0'에 각각 대응한다. 도면에 도시된 바와 같이, 검은색 픽셀들(20)은 인식되어야 할 차량 번호를 나타내고 있는데, 외부 환경에서 발생할 수 있는 이물질에 의한 노이즈 성분들(21)과 그림자에 의한 음영에 따른 노이즈 성분(22)이 차량 번호와 동일하게 이진화되어 있다.

상기 노이즈 성분들이 포함된 영상 데이터를 수직 투영한 결과, 도 2b에 도시된 바와 같이 인식의 타겟이 되는 각 번호의 영역을 분리해 내는 세그먼테이션(segmentation)이 올바르지 않다. 상기 세그먼테이션은 이진화된 영상 데이터를 수직으로 투영하고, 그 결과가 임계값(23) 이상인 영역을 각 문자의 영역으로 구분하는 것이다.

도 3a는 도 2a에 도시되어 있는 이진화된 영상 데이터로부터 윤곽선 검출 연산자를 통해 검출한 윤곽선 영상 데이터를 보여주는 도면이고, 도 3b는 도 3a에 도시된 윤곽선 영상 데이터를 수직 투영한 결과를 그래프로 보여주는 도면이다.

도 3a에 도시된 바와 같이, 윤곽선 검출 연산자(sobel operator)를 통해 검출된 윤곽선 영상 데이터(30)는 도 2a에 도시된 영상 데이터보다 노이즈 성분이 많이 감소되었다. 그러나 남아있는 노이즈 성분들(31, 32, 33)로 인해 세그먼테이션이 부정확하게 이루어지는 것을 도 3b를 통해 알 수 있다.

도 3b에서 참조 번호 35는 노이즈 성분(33)이 수직 투영된 결과로서 불필요한 영역이 선택되었음을 알 수 있다. 참조 번호 36은 문자 '1'(34)이 수직 투영된 결과로서 문자 '1'보다 넓은 영역에 데이터가 누적되어 있으므로 노이즈 성분이 많이 포함되어 있음을 알 수 있다. 따라서, 인식의 타겟이 되는 각 번호의 영역이 정확하게 세그먼테이션되지 않는 결과를 초래한다.

따라서, 본 발명의 목적은 상술한 제반 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 윤곽선 검출 연산자를 통해 얻어낸 윤곽선 영상에서 노이즈 성분을 제거하여, 문자 인식을 위한 번호 영역 분리를 보다 정확하게 수행하기 위한 영상 처리 방법을 제공하는데 있다.

도 1은 종래의 영상 처리 방법의 수순을 보여주는 플로우차트;

도 2a는 종래의 영상 처리 방법에 의해 외부 노이즈 성분이 포함된 차량 번호판을 이진화한 영상 데이터를 보여주는 도면;

도 2b는 도 2a에 도시된 영상 데이터를 수직 투영한 결과를 그래프로 보여주는 도면;

도 3a는 도 2a에 도시되어 있는 이진화된 영상 데이터로부터 윤곽선 검출 연산자를 통해 검출한 윤곽선 영상 데이터를 보여주는 도면;

도 3b는 도 3a에 도시된 윤곽선 영상 데이터를 수직 투영한 결과를 그래프로 보여주는 도면;

도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 처리 방법의 수순을 보여주는 플로우 차트;

도 5는 도 3a에 도시된 윤곽선 영상 데이터의 일부를 확대하여 상세히 보여주는 도면;

도 6a는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 수행한 후의 영상 데이터를 보여주는 도면; 그리고

도 6b는 도 6a에 도시된 영상 데이터를 수직 투영한 결과를 그래프로 보여주는 도면이다.

*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*

20 : 이진화 데이터 21, 22, 31, 32, 33, 51, 52 : 노이즈

23, 37, 61 : 임계값 30, 34, 50 : 윤곽선 성분

상술한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 의하면, 다수 개의 문자로 구성된 영상 데이터를 각 문자 영역으로 분리하기 위한 영상 처리 방법은: 윤곽선 검출 연산자를 이용하여 상기 영상 데이터를 윤곽선 영상 데이터로 변환하는 단계와; 상기 윤곽선 영상 데이터를 수평으로 라인 스캐닝하여 각 윤곽선 영상 데이터의 길이와 상기 각 데이터 사이의 공백 길이를 계산하는 단계와; 소정의 임계값들과 상기 각 윤곽선 영상 데이터의 길이 및 상기 공백 길이를 비교하고, 그 비교 결과에 따라 쉐이딩을 수행하는 단계 및; 상기 쉐이딩된 영상 데이터를 수직으로 투영하고, 투영된 결과로부터 상기 영상 데이터를 각 문자 영역으로 분리하는 단계를 포함한다.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 영상 데이터의 크기가 N × M 일 때 상기 각 윤곽선 영상 데이터 길이는,

에 의해 계산되고, 상기 b(m)은 m 번째 픽셀의 데이터 비트이다.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 쉐이딩은, 상기 n번째 윤곽선 영상 데이터의 길이가 (n-1)번째의 제 1 임계값보다 크고, 상기 n번째 공백 길이가 (n-1)번째의 제 2 임계값보다 작을 때, 상기 n번째 윤곽선 영상 데이터와 (n+1)번째 윤곽선 영상 데이터 사이의 공백을 윤곽선 영상 데이터로 변환하고, 상기 n번째 윤곽선 영상 데이터의 길이가 (n-1)번째의 상기 제 1 임계값보다 작고, 상기 n번째 공백 영상 데이터의 길이가 (n-1)번째의 상기 제 2 임계값보다 클 때, 상기 n번째 윤곽선 영상 데이터를 공백으로 변환한다.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 1 임계값은,

이고,

상기 제 2 임계값은,

이고, 상기 α는 소정의 가중치이다.

(작용)

이와 같은 영상 처리 방법은 쉐이딩 알고리즘을 이용하여 윤곽선 영상 데이터를 처리함으로써, 노이즈 성분이 제거되고 윤곽선 성분은 충분히 강조되어 다수 개의 문자로 구성된 영상에서 각 문자를 인식하기 위한 영역 분리가 보다 정확하게 수행될 수 있다.

(실시예)

이하 본 발명에 따른 실시예를 첨부된 도면 도 4 내지 도 6을 참조하여 상세히 설명한다.

도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 처리 방법의 수순을 보여주는 플로우 차트이다.

우선 단계 S40에서는, 도 1a에 도시된 바와 같은 이진화된 영상 데이터를 입력받는다. 단계 S41에서는, 이진화된 영상 데이터로부터 윤곽선 연산자(sobel operator)에 의해 도 3a에 도시된 바와 같은 윤곽선 영상 데이터를 검출한다.

도 5는 도 3a에 도시된 윤곽선 영상 데이터의 일부를 확대하여 상세히 보여주는 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 윤곽선 영상 데이터는 이진수 '0'과 '1'로 표현되어 있다. 검은색 픽셀은 이진수 '1', 흰색 픽셀은 이진수 '0'에 각각 대응한다. 도면에서 이진수 '1' 또는 '0'으로 표시되지 않은 부분은 모두 이진수 '0' 즉, 흰색 픽셀 들이다. 검은색 픽셀들(50)은 인식되어야 할 차량 번호를 나타내고 있는데, 외부 환경에서 발생할 수 있는 이물질에 의한 노이즈 성분들(51)이 차량 번호와 동일하게 이진화되어 있다. 정확한 영역 분리가 이루어지도록 하기 위해서는 충분히 고립된 성분(노이즈 성분)(52)은 제거하고, 끊어진 부분(54)은 연결시켜 주어 윤곽선 성분은 더욱 강조한다.

단계 S42에서는, N × M 크기의 윤곽선 영상을 수평(가로) 방향으로 1 라인씩 스캔(scan)하며 연속된 윤곽선 성분의 픽셀 개수와 공백(space) 영상의 픽셀 개수를 다음 [수학식 1]과 [수학식 2]를 이용하여 카운트(count)한다.

[수학식 1]

상기 [수학식 1]에서 (

N_h,i ⁽ⁿ⁾

)은 수평(horizontal; h)으로 n 번째 라인의 i 번째 윤곽선의 길이를 픽셀의 수로 나타낸 것이다.

b(m)

은 m 번째 픽셀의 값이며, 이진수 '1' 또는 '0'의 값을 갖는다.

[수학식 2]

상기 [수학식 2]에서

D_h,i ⁽ⁿ⁾

는 수평(h)으로 n 번째 라인의 i 번째 공백(space)의 길이를 픽셀의 수로 나타낸 것이다.

m_c(2i) ⁽ⁿ⁾

는 n 번째 라인에서 i 번째 윤곽선의 시작되는 점의 위치이고,

m_c(2i+1) ⁽ⁿ⁾

은 n 번째 라인에서 i 번째 윤곽선의 종료점의 위치를 나타낸다.

상기 [수학식 1]과 [수학식 2]는 [수학식 3]과 같은 조건을 만족한다.

[수학식 3]

계속해서 단계 S43에서는, 상기 연속된 윤곽선 성분의 픽셀 개수와 공백 영상의 픽셀 개수를 이용하여 다음 (조건 1)과 (조건 2)에 따라 쉐이딩(shading)을 수행한다.

(조건 1)

상기 (조건 1)은 n 번째 라인의 i 번째 윤곽선의 길이(

N_h,i ⁽ⁿ⁾

)가 임계값

K^(n-1)

보다 크고, 상기 공백의 길이(

D_h,i ⁽ⁿ⁾

) 임계값 L^(n-1)보다 작으면, 윤곽선 c(2i+1)와 c(2i) 사이가 연결되도록 한다.

(조건 2)

상기 (조건 2)는 n 번째 라인의 i 번째 윤곽선의 길이(

N_h,i ⁽ⁿ⁾

)가 임계값

K^(n-1)

보다 작고, 상기 공백의 길이(

D_h,i ⁽ⁿ⁾

) 임계값 L^(n-1)보다 크면, 노이즈 성분으로 인식하여 윤곽선 c(2i+1)와 c(2i) 사이를 지우도록 한다.

상기

K^(n-1)

과

L^(n-1)

의 값은 n 번째 라인의 i 번째 선분에 대한 쉐이딩 정도와 고립된 윤곽선의 제거 정도를 결정해주는 임계값들이다. 상기 임계값들은 각 라인에 대해서 [수학식 4]와 [수학식 5]에 의해 결정된다.

[수학식 4]

[수학식 5]

상기 [수학식 4] 및 [수학식 5]에서

α

는 0부터 1까지의 범위에서 최적의 값을 갖도록 실험적으로 결정되는 가중치이다.

도 5에 도시된 십진수 '2'의 윤곽선 영상 데이터(50)의 k번째 라인을 보면, 노이즈 성분의 픽셀(52)은 윤곽선 데이터들(53)과 충분히 고립되어 있으므로 제거된다. 윤곽선 데이터들(53, 55) 사이의 공백(54)은 두 개의 픽셀로 구성되고 주변에 윤곽선 데이터들이 많이 존재하므로 쉐이딩에 의해 공백이 윤곽선 데이터로 변환된다.

다음 단계 S44에서는, 상기 쉐이딩된 영상 데이터를 수직으로 투영하고, 투영된 결과로부터 세그먼테이션을 수행한다.

상술한 바와 같이, 쉐이딩 알고리즘을 이용하여 윤곽선 영상 데이터를 처리하면, 노이즈 성분이 제거되고, 윤곽선은 충분히 강조되어 보다 정확한 세그먼테이션이 수행될 수 있다.

도 6a는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 수행한 후의 영상 데이터를 보여주는 도면이고, 도 6b는 도 6a에 도시된 영상 데이터를 수직 투영한 결과를 그래프로 보여주는 도면이다.

도 6a에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 처리 방법을 수행한 후의 영상 데이터는 윤곽선 영상이 더욱 강조되었고, 노이즈 성분들이 많이 감소되었음을 알 수 있다. 그 결과, 영상 데이터를 수직으로 투영하고, 임계값(61) 이상의 값을 갖는 영역을 분리했을 때 보다 정확한 영역 분리가 이루어진다.

이상에서, 본 발명에 따른 회로의 구성 및 동작을 상기한 설명 및 도면에 따라 도시하였지만 이는 예를 들어 설명한 것에 불과하며 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능함은 물론이다.

이상과 같은 본 발명에 의하면, 쉐이딩 알고리즘을 이용하여 윤곽선 영상 데이터를 처리함으로써, 노이즈 성분이 제거되고 윤곽선 성분은 충분히 강조되어 다수 개의 문자로 구성된 영상에서 각 문자를 인식하기 위한 영역 분리가 보다 정확하게 수행될 수 있다.

Claims

다수 개의 문자로 구성된 영상 데이터를 각 문자 영역으로 분리하기 위한 영상 처리 방법에 있어서:

윤곽선 검출 연산자를 이용하여 상기 영상 데이터를 윤곽선 영상 데이터로 변환하는 단계와;

상기 윤곽선 영상 데이터를 수평으로 라인 스캐닝하여 각 윤곽선 영상 데이터의 길이와 상기 각 데이터 사이의 공백 길이를 계산하는 단계와;

소정의 임계값들과 상기 각 윤곽선 영상 데이터의 길이 및 상기 공백 길이를 비교하고, 그 비교 결과에 따라 쉐이딩을 수행하는 단계 및;

상기 쉐이딩된 영상 데이터를 수직으로 투영하고, 투영된 결과로부터 상기 영상 데이터를 각 문자 영역으로 분리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 영상 데이터의 크기가 N × M 일 때 상기 각 윤곽선 영상 데이터 길이는,

에 의해 계산되고, 상기 b(m)은 m 번째 픽셀의 데이터 비트인 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
제 2 항에 있어서,

상기 쉐이딩은,

상기 n번째 윤곽선 영상 데이터의 길이가 (n-1)번째의 제 1 임계값보다 크고, 상기 n번째 공백 길이가 (n-1)번째의 제 2 임계값보다 작을 때, 상기 n번째 윤곽선 영상 데이터와 (n+1)번째 윤곽선 영상 데이터 사이의 공백을 윤곽선 영상 데이터로 변환하고,

상기 n번째 윤곽선 영상 데이터의 길이가 (n-1)번째의 상기 제 1 임계값보다 작고, 상기 n번째 공백 영상 데이터의 길이가 (n-1)번째의 상기 제 2 임계값보다 클 때, 상기 n번째 윤곽선 영상 데이터를 공백으로 변환하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
제 3 항에 있어서,

상기 제 1 임계값은,

이고,

상기 제 2 임계값은,

이고,

상기 α는 소정의 가중치인 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.