KR20110008947A - Extraction method for depth of water from ecdis to estimate topography of seafloor - Google Patents

Extraction method for depth of water from ecdis to estimate topography of seafloor Download PDF

Info

Publication number
KR20110008947A
KR20110008947A KR1020090066512A KR20090066512A KR20110008947A KR 20110008947 A KR20110008947 A KR 20110008947A KR 1020090066512 A KR1020090066512 A KR 1020090066512A KR 20090066512 A KR20090066512 A KR 20090066512A KR 20110008947 A KR20110008947 A KR 20110008947A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
depth information
character
electronic chart
extraction method
Prior art date
Application number
KR1020090066512A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR101328139B1 (en
Inventor
박지훈
이병호
최호웅
진민정
Original Assignee
현대중공업 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대중공업 주식회사 filed Critical 현대중공업 주식회사
Priority to KR1020090066512A priority Critical patent/KR101328139B1/en
Publication of KR20110008947A publication Critical patent/KR20110008947A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101328139B1 publication Critical patent/KR101328139B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/40Analysis of texture

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

PURPOSE: A water depth information extraction method for extracting an electronic navigation chart image is provided to improve the reliability of a collision avoidance system by extracting a submarine topography analogized based on the water depth information. CONSTITUTION: A binary image extracts a predetermined color region from a captured electronic navigation chart image(S100). The text raw section in which the information of water depth is extracted from the binarized image(S200). The boundary of exacting about the character area separates from the extracted character area(S300). A real data value obtains through the letter recognition process of the discrete character image. The submarine topography obtains the coordinates of the character string combination generation(S400).

Description

해저 지형 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법{extraction method for depth of water from ECDIS to estimate topography of seafloor} Extraction method for depth of water from ECDIS to estimate topography of seafloor}

본 발명은 해저 지형 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법에 관한 것으로, 좀 더 상세하게는 선박의 충돌 회피 시스템에서 충돌 회피를 위한 의사결정 요소 중 하나인 수심 정보를 전자해도 이미지로부터 추출 해내고, 추출된 수심 정보와 좌표를 저장하여 해저의 지형을 유추해 내는 전자해도의 수심 정보 추출 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for extracting depth information of an electronic chart for inferring the seabed topography, and more particularly, extracts depth information, which is one of decision factors for collision avoidance, in an collision prevention system of a ship. In addition, the present invention relates to a method for extracting depth information of an electronic chart which stores extracted depth information and coordinates and infers a terrain of a seabed.

현재 국내에서 일어나고 있는 해난 사고의 약 80%가 인적과실에 의해 발생하고 있으며, 어선을 제외한 경우에는 전체 사고의 70%가 충돌 및 좌초로 인한 사고이다. 따라서, 선박의 해난사고 방지, 항해의 안전성 강화를 위하여 선박의 항만 입출항 및 접안시, 또는 새로운 항만이나 항로를 항해할 때 시뮬레이션 기능을 제공하여 선박의 항로를 예측할 뿐만 아니라 좌초나 충돌과 같은 사고를 예방할 수 있는 프로그램 개발이 절실히 필요하다.At present, about 80% of accidents in Korea are caused by human error, and 70% of all accidents except for fishing boats are caused by collision and grounding. Therefore, in order to prevent marine accidents and enhance the safety of navigation, simulation functions are provided at the time of entering and leaving the port of the ship, when navigating a new port or route, not only to predict the course of the ship but also to prevent accidents such as stranding or collision. There is an urgent need to develop preventive programs.

최근에는 선박 성능을 개선하기 위하여 다양한 시뮬레이션이 개발되고 있다. 그러나, 임의의 항로를 시뮬레이션할 수 있는 기능, 오토파일럿(Autopilot) 시스템 과 연계하여 시험할 수 있는 기능, 실제 항해시 데이터를 수신하여 실제 항해 상황을 시뮬레이션할 수 있는 기능과 같이 필수 기능을 제공하는 프로그램은 개발되지 못하고 있는 실정이다.Recently, various simulations have been developed to improve ship performance. However, it provides essential functions such as the ability to simulate arbitrary routes, the ability to test in conjunction with an Autopilot system, and the ability to receive data during actual navigation and simulate the actual navigation situation. The program is not being developed.

상기 기능을 모두 충족시키는 프로그램을 개발하기 위해서는 필수 데이터들이 필요하며 그 중 하나가 해저 지형 파악을 위한 수심 데이터 즉, 수심 정보이다. In order to develop a program that satisfies all of the above functions, essential data are required, and one of them is depth data for identifying a seabed topography, that is, depth information.

그러나, 종래에는 측심 장비를 이용하여 현재의 수심을 읽을 수는 있었지만 주변 해역의 수심 정보는 오로지 운항자가 종이 해도를 해석하는 방법에 의해서만 얻을 수 있었다. However, although the current depth can be read using the sounding equipment, the depth information of the surrounding seas can only be obtained by the operator interpreting the paper chart.

따라서, 상기 주변 해역의 수심 정보를 얻어내지 못함에 따라 상기 기능들을 갖춘 프로그램을 개발할 수가 없었으며, 아울러 주변 해저 지형을 파악할 수가 없어 그로 인한 해난사고가 더 많이 발생하는 문제점이 있었다.Therefore, it was not possible to develop a program with the functions as the depth information of the surrounding sea area could not be obtained, and there was a problem that more sea accidents occurred due to the inability to grasp the surrounding seabed topography.

본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하고, 요망 사항에 부응하기 위하여 안출된 것으로, The present invention has been made to solve the above-mentioned conventional problems, to meet the requirements,

본 발명의 목적은 전자해도 이미지에서 수심을 나타내는 문자들을 빠르고 정확하게 판별하여 수심 정보를 추출해내고, 추출된 수심 정보와 좌표를 저장하여 해저의 지형을 유추해내어 선박의 충돌 회피 시스템의 신뢰성을 향상시키는 해저 지형 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법을 제공하는 데 있다.An object of the present invention is to quickly and accurately determine the characters representing the depth in the electronic chart image to extract depth information, and to store the extracted depth information and coordinates to infer the topography of the seabed to improve the reliability of the collision avoidance system of the ship The present invention provides a method for extracting depth information of an electronic chart for inferring the seabed topography.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 해저 지형 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법은 캡처된 전자해도 이미지에서 특정한 컬러영역을 추출해내어 이진화된 이미지를 얻어내는 컬러 분할 단계와; 상기 이진화된 이미지에서 수심 정보가 있는 문자열 영역을 구분하는 문자 영역 추출 단계와; 상기 추출된 문자 영역에서 각각의 문자 영역에 대한 정확한 경계를 구하여 분리해내는 문자열 분리 단계와; 상기 문자열 분리 단계에서 얻어진 개별문자 이미지에 문자인식 과정을 수행하여 실제 데이터 값을 구하고, 문자열 집합의 중심좌표를 구하여 해저지형을 추정하는 단계;를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, according to the present invention, a method for extracting depth information of an electronic chart for inferring the seabed topography includes: a color segmentation step of extracting a specific color region from a captured electronic chart image to obtain a binary image; A character region extraction step of classifying a character string region having depth information in the binarized image; A string separation step of obtaining and separating an accurate boundary for each character area from the extracted character area; Characterizing the individual character image obtained in the character string separation step to obtain an actual data value, and obtaining the center coordinates of the character string set to estimate the seabed topography.

상기 컬러 분할단계는 전자해도 이미지의 RGB 컬러공간을 HSI 컬러공간으로변환한 후 휴(Hue)채널 이미지를 얻어내고, 상기 얻어진 휴(Hue)채널 이미지를 색상을 기준으로 라벨링하여 동일한 라벨을 가진 픽셀들을 집합으로 나누어 이진화시 키는 것을 특징으로 한다.The color dividing step converts the RGB color space of the electronic chart image into an HSI color space, obtains a HUE channel image, and labels the obtained HUE channel image based on color to have pixels having the same label. And binarize the data into sets.

상기 문자 영역 추출단계는 직사각형의 구조 요소를 이용하여 침식작업과 팽창작업을 순서대로 적용한 열림 연산의 결과이미지에서 각각의 마스킹 된 영역의 사이즈를 기준으로 필터링하여 수심 정보를 나타내는 문자열 집합의 위치를 찾아내 추출해내는 것을 특징으로 한다.The extracting of the text area finds the position of the string set representing the depth information by filtering based on the size of each masked area in the resultant image of the open operation in which the erosion and expansion operations are sequentially applied using a rectangular structural element. My extract is characterized by.

상기 문자열 분리단계는 추출된 문자영역의 수직, 수평 프로파일을 구하여 상하, 좌우 정돈 이후에 수직, 수평 프로파일에서 화이트 픽셀이 검출되지 않은 위치를 기준좌표로 설정한 후 문자의 폭을 고려하여 개별 문자를 분리해 내는 것을 특징으로 한다.In the character string separation step, the vertical and horizontal profiles of the extracted text area are obtained, and after the vertical and horizontal alignment, the white and white pixels are not detected in the vertical and horizontal profiles. It is characterized by separating.

상기 해저 지형을 추정하는 단계에서 분리된 문자 이미지의 실제 값을 구하는 방법은 개별 분리된 문자 이미지를 벡터로 만들어 특징 벡터를 생성한 후 0~9로 이루어진 샘플 벡터와의 최소거리를 찾아내어 해당되는 실제 값을 찾아내는 것을 특징으로 한다.The method of obtaining the actual value of the separated character image in the step of estimating the seabed terrain is to create a feature vector by making the individual separated character image as a vector, find a minimum distance from the sample vector consisting of 0 to 9, and It is characterized by finding the actual value.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 해저 지형 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법에 따르면, 전자해도 상에 표현되는 여러 가지 요소들 중에서 수심에 해당되는 정보를 빠르고 정확하게 판별하여 추출해내고, 상기 수심 정보를 이용하여 전자해도 이미지로부터 해저 지형 정보를 추출해냄으로써, 임의의 항로를 시뮬레이션할 수 있는 기능, 오토파일럿(Autopilot) 시스템과 연계하여 시험할 수 있는 기능, 실제 항해시 데이터를 수신하여 실제 항해 상황을 시뮬레이션할 수 있 는 기능과 같은 필수 기능을 제공하는 프로그램들을 개발하는데 필요한 필수 데이터를 제공하게 되는 효과가 있다.As described above, according to the method for extracting the depth information of the electronic chart for inferring the seabed topography of the present invention, it is possible to quickly and accurately identify and extract information corresponding to the depth from various elements represented on the electronic chart, and the depth information By extracting the seabed topographical information from the electronic chart image using the system, it is possible to simulate the arbitrary route, the ability to test in conjunction with the Autopilot system, and receive the actual sailing data to receive the actual sailing situation. It has the effect of providing the necessary data needed to develop programs that provide essential functions, such as the ability to simulate.

또한, 항로 결정에 있어서 추가적인 데이터로 활용할 수 있어 선박의 충돌 회피 시스템의 신뢰성을 향상시키는 효과가 있다.In addition, since it can be used as additional data in determining the route, there is an effect of improving the reliability of the collision avoidance system of the ship.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법의 바람직한 실시예를 상세히 설명하도록 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail a preferred embodiment of the method for extracting the depth information of the electronic chart for inferring the seabed terrain according to the present invention.

도 1은 본 발명에 따른 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 단계를 도시한 순서도이고, 도 2는 본 발명에 따른 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법에서 전자해도의 이미지를 도시한 도면이며, 도 3은 도 2의 전자해도의 이미지에서 특정한 컬러영역을 추출해내어 컬러를 세분화시키는 컬러분할 과정을 도시한 도면이고, 도 4는 도 3의 컬러 분활 결과 수심 정보를 포함하고 있는 이진화 이미지를 추출한 도면이며, 도 5는 도 4의 이미지에서 문자열 영역을 추출해내는 과정을 도시한 도면이고, 도 6은 추출된 문자열 영역을 개별 문자로 분리해내는 과정을 도시한 도면이며, 도 7은 수심 정보의 인식 결과를 도시한 도면을 각각 나타내고 있다.1 is a flowchart illustrating a step of extracting depth information of an electronic chart for inferring the seabed terrain according to the present invention, and FIG. 2 is an electronic chart in a method for extracting depth information of an electronic chart for inferring the seabed terrain according to the present invention. FIG. 3 is a diagram illustrating a color splitting process of extracting a specific color region from the image of the electronic chart of FIG. 2 to subdivide colors, and FIG. 4 includes depth division information of FIG. 3. FIG. 5 is a diagram illustrating a process of extracting a string region from the image of FIG. 4, and FIG. 6 is a diagram illustrating a process of separating the extracted string region into individual characters. 7 is a diagram showing the results of recognizing the depth information, respectively.

도시한 바와 같이 전자해도 이미지로부터 해저 지형 정보를 추출하기 위해서는 먼저 수심 정보를 추출해 내어야 한다.As shown in the figure, in order to extract the seabed topographical information from the image, it is necessary to first extract the depth information.

여기에서 상기 수심 정보 추출은 국제수로기구(IHO)의 S-52,"Color & Symbol Specification For ECDIS"에 설명되어 있는 전자해도 표현에 관한 표준 형식에 근 거한다. Here, the depth information extraction is based on the standard format for the electronic chart representation described in International Hydrographic Organization (IHO) S-52, "Color & Symbol Specification For ECDIS".

도 1에 도시한 바와 같이 상기 수심 정보 추출은 크게 컬러 분할 단계(S100)와, 문자 영역 추출 단계(S200)와, 문자열 분리 단계(S300)와, 문자열 분리 단계(S300)에서 얻어진 개별문자 이미지에 문자인식 알고리즘을 적용하여 문자인식 과정을 수행함으로써 실제 데이터 값을 구하고 문자열 집합의 중심좌표를 구하여 해저 지형을 추정하는 단계(S400)로 이루어진다.As shown in FIG. 1, the depth information extraction is largely performed on the individual character image obtained in the color segmentation step S100, the character area extraction step S200, the character string separation step S300, and the character string separation step S300. By performing a character recognition process by applying a character recognition algorithm to obtain the actual data value and to obtain the center coordinates of the string set to estimate the seabed topography (S400).

상기 컬러 분할 단계(S100)는 도 2의 전자해도 이미지상에 나타나 있는 수심데이터를 표현한 컬러에 대하여 RGB 컬러공간을 HSI 컬러공간으로 변환한 후 휴(Hue)채널 이미지를 얻어낸 다음, 상기 얻어진 휴(Hue)채널 이미지를 색상을 기준으로 라벨링(Labeling)하여 동일한 라벨을 가진 픽셀들을 집합으로 나누어 이진화시킨다. 따라서, 도 3에 도시한 바와 같이 세가지 라벨에 대하여 얻어진 결과를 확인할 수 있으며, 도 4에 도시한 바와 같이 사용된 전자해도(ECDIS)에서의 경위도 선과 수심 정보 외에 일반적인 문자의 컬러가 동일하므로 컬러 분할 이후 라인을 제거해주는 알고리즘을 적용하여 분할 결과에 최종적으로 수심 정보를 포함하고 있는 이진화 이미지를 얻게 된다. In the color dividing step S100, after converting an RGB color space into an HSI color space for a color representing depth data displayed on the electronic chart image of FIG. 2, a Hue channel image is obtained. Hue) The channel image is labeled based on color and binarized by dividing pixels having the same label into a set. Therefore, the results obtained for the three labels can be confirmed as shown in FIG. 3, and the color of the general characters is the same in addition to the longitude line and the depth information in the electronic chart (ECDIS) used as shown in FIG. 4. The algorithm that removes lines is then applied to obtain a binarized image that finally contains depth information in the segmentation result.

상기 문자 영역 추출 단계(S200)는 도 5에 도시한 바와 같이 상기 이진화 이미지를 얻어낸 이후 정확한 수심 정보 문자열 집합을 얻어내기 위하여 모폴로지 연산을 이용하여 문자열 영역을 마스킹(masking)한 후 사이즈 필터링(size filtering)을 하는 과정을 거친다. 구체적으로 설명하면, 5 by 5 직사각형의 구조요소(structural element)를 이용하여 침식작업(erode operation)과 팽창작 업(dilation operation)을 순서대로 적용하는 열림 연산의 결과이미지에서 각각의 마스킹(masking)된 영역의 사이즈를 기준으로 필터링하여 문자열 집합의 여부를 구별한다. 즉, 마스킹된 영역의 최대 높이, 최대 폭, 넓이 등의 정보를 구하여 수심 정보 문자열에 해당하는 경계값을 기준으로 필터링하면 최종적으로 수심 정보를 나타내는 문자열 집합의 위치를 찾아내 추출해 낼 수 있다.In the character region extracting step (S200), after obtaining the binarization image as shown in FIG. 5, size filtering is performed after masking the string region using a morphology operation to obtain an accurate depth information string set. Go through the process. Specifically, each masking in the image of the result of the opening operation is applied by sequentially applying the erode operation and the dilation operation using a 5 by 5 rectangular structural element. Filtering is based on the size of the specified region to distinguish whether or not a string is set. That is, by obtaining information such as the maximum height, the maximum width, the width of the masked area, and filtering based on a boundary value corresponding to the depth information string, the position of the string set representing the depth information can be finally found and extracted.

상기 문자열 분리단계(S300)는 도 6에 도시한 바와 같이 상기 추출된 문자 영역을 바탕으로 한 문자씩 인식하기 위하여 단위 문자 별로 분리해내는 단계이다. 즉, 상기 선택된 문자열 영역의 수직, 수평 프로파일을 구하여 상하 좌우 정돈한 다음 수직, 수평 프로파일에서 화이트 픽셀(white pixel)이 검출되지 않은 위치를 기준 좌표로 설정한 후 문자의 폭을 고려하여 개별 문자를 분리해 내는 것이다.As shown in FIG. 6, the character string separating step S300 is a step of separating the character strings by unit characters in order to recognize the characters based on the extracted character region. In other words, the vertical and horizontal profiles of the selected character string area are obtained, and then vertically and horizontally aligned. Then, the position at which the white pixel is not detected in the vertical and horizontal profiles is set as the reference coordinate, and the individual characters are considered in consideration of the width of the character. To separate it.

상기의 각 단계는 전자해도 이미지에서 개별 문자 인식이 가능하도록 문자를 이미지로부터 효율적으로 분리해 내기 위한 일련의 과정으로서 디지털 이미지 처리 관련 알고리즘들이 사용되었다. 상기의 과정을 통해 얻어진 수심 정보를 이용하면 전자해도 이미지로부터 해저 지형 정보를 추출해 낼 수 있다. 또한 항로 결정에 있어서 추가적인 데이터로 활용할 수 있어 선박의 충돌 회피 시스템의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.Each of the above steps uses digital image processing-related algorithms as a series of processes for efficiently separating characters from images to enable individual character recognition in the electronic chart image. Using the depth information obtained through the above process, it is possible to extract the seabed topographic information from the electronic chart image. It can also be used as additional data in route determination, which can improve the reliability of the ship's collision avoidance system.

그리고 해저 지형을 추정하는 단계(S400)는 상기 문자열 분리 단계(S300)에서 분리된 개별 문자들의 실제 값을 구해 이미지상에서 인식한 후, 문자열 집합의 중심좌표를 구하여 인식된 수심 정보와 함께 저장하여 해저 지형을 유추해 낸다.The estimating of the seabed terrain (S400) obtains the actual values of the individual characters separated in the character string separating step (S300), recognizes them on the image, obtains the center coordinates of the string set, and stores them together with the recognized depth information. Infer the terrain.

상기 해저 지형을 추정하는 단계(S400)에서 분리된 문자 이미지의 실제 값을 구하는 방법은 개별 분리된 문자 이미지를 벡터로 만들어 특징 벡터(feature vector)를 생성한 후 0~9로 이루어진 샘플 벡터(sample vector)들과의 최소 거리를 찾아내어 해당되는 실제 값을 찾아낸다. 즉, 수심 데이터의 문자를 5 by 7 행렬로 만들고 이를 다시 35차원의 특징 벡터로 변환한 다음 상기 얻어진 특징 벡터와 샘플 벡터의 차의 제곱을 합하여 최소값을 가지는 샘플 벡터를 선택한다.In the step of estimating the seabed topography (S400), a method of obtaining an actual value of a separated text image includes generating a feature vector by using individual separated text images as a vector, and then forming a feature vector. Find the minimum distance from the vector) to find the actual value. That is, a character of the depth data is formed into a 5 by 7 matrix, converted into a 35-dimensional feature vector, and the sample vector having the minimum value is selected by adding the squares of the difference between the obtained feature vector and the sample vector.

따라서, 도 7에 도시한 바와 같이 상기 수심 정보를 이미지상에서 인식한 후, 문자열 집합의 중심 좌표를 구하여 인식된 수심 정보와 함께 저장하면 해저 지형을 추정하는 근원점(seed point)이 된다. 이러한 근원점을 바탕으로 하여 각 근원점 사이의 영역을 보간하여 추정함으로써 해저 지형을 유추해 낼 수 있다.Therefore, as shown in FIG. 7, after the depth information is recognized on the image, the center coordinates of the string set are obtained and stored together with the recognized depth information, which is a seed point for estimating the seabed topography. Based on these origins, the seabed topography can be inferred by interpolating and estimating the area between each origin.

이와 같이 본 발명은 사용자가 수심 정보를 얻어낼 수 없는 환경의 전자해도 시스템에서 빠르고 효율적인 이미지 처리과정을 통해 수심 정보를 추출해내고, 상기 추출된 수심 정보의 인식과정을 통하여 해저 지형을 추정할 수 있음에 따라 임의의 항로를 시뮬레이션할 수 있는 기능, 오토파일럿(Autopilot) 시스템과 연계하여 시험할 수 있는 기능, 실제 항해시 데이터를 수신하여 실제 항해 상황을 시뮬레이션할 수 있는 기능과 같은 필수 기능을 제공하는 프로그램들을 개발하는데 필요한 필수 데이터를 얻게 되는 것이다.As described above, the present invention extracts depth information through a fast and efficient image processing process in an electronic island system in an environment where a user cannot obtain depth information, and estimates the seabed topography through the recognition process of the extracted depth information. Essential functions such as the ability to simulate arbitrary routes, the ability to test in conjunction with an Autopilot system, and the ability to receive real-time navigation data and simulate actual navigation conditions. You get the data you need to develop your programs.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형 가능함은 물론이다.Although the preferred embodiments of the present invention have been disclosed for illustrative purposes, those skilled in the art will appreciate that various modifications, additions and substitutions are possible, without departing from the scope and spirit of the invention as disclosed in the accompanying claims. Of course.

따라서 본 발명의 권리 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위 뿐만 아니라, 상기 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be defined by the claims below and equivalents thereof.

도 1은 본 발명에 따른 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 단계를 도시한 순서도.1 is a flow chart showing the depth information extraction step of the electronic chart for inferring the seabed terrain according to the present invention.

도 2는 본 발명에 따른 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법에서 전자해도의 이미지를 도시한 도면.2 is a view showing an image of the electronic chart in the depth information extraction method of the electronic chart for inferring the seabed terrain according to the present invention.

도 3은 도 2의 전자해도의 이미지에서 특정한 컬러영역을 추출해내어 컬러를 세분화시키는 컬러 분할 과정을 도시한 도면.3 is a diagram illustrating a color segmentation process of extracting a specific color region from the image of the electronic chart of FIG.

도 4는 도 3의 컬러 분활 결과 수심 정보를 포함하고 있는 이진화 이미지를 추출한 도면.FIG. 4 is a diagram illustrating a binarization image including color separation result depth information of FIG. 3. FIG.

도 5는 도 4의 이미지에서 문자열 영역을 추출해내는 과정을 도시한 도면.5 is a diagram illustrating a process of extracting a string region from the image of FIG. 4.

도 6은 추출된 문자열 영역을 개별 문자로 분리해내는 과정을 도시한 도면.6 is a diagram illustrating a process of separating the extracted character string region into individual characters.

도 7은 수심 정보의 인식 결과를 도시한 도면.7 is a diagram illustrating a recognition result of depth information.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *Explanation of symbols on the main parts of the drawings

S100: 컬러 분할 단계S100: color division step

S200: 문자 영역 추출 단계S200: Extract Character Area

S300: 문자열 분리 단계S300: String Separation Step

S400: 해저 지형을 추정하는 단계S400: estimating the seabed terrain

Claims (5)

캡처된 전자해도 이미지에서 특정한 컬러영역을 추출해내어 이진화된 이미지를 얻어내는 컬러 분할 단계와;A color segmentation step of extracting a specific color region from the captured electronic chart image to obtain a binarized image; 상기 이진화된 이미지에서 수심 정보가 있는 문자열 영역을 구분하는 문자 영역 추출 단계와;A character region extraction step of classifying a character string region having depth information in the binarized image; 상기 추출된 문자 영역에서 각각의 문자 영역에 대한 정확한 경계를 구하여 분리해내는 문자열 분리 단계와;A string separation step of obtaining and separating an accurate boundary for each character area from the extracted character area; 상기 문자열 분리 단계에서 얻어진 개별문자 이미지에 문자인식 과정을 수행하여 실제 데이터 값을 구하고, 문자열 집합의 중심좌표를 구하여 해저지형을 추정하는 단계;를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법.Performing a character recognition process on the individual character image obtained in the character string separating step to obtain a real data value, and obtaining a center coordinate of the character string set, and estimating the seabed topography. Depth information extraction method of electronic chart. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 컬러 분할단계는 전자해도 이미지의 RGB 컬러공간을 HSI 컬러공간으로변환한 후 휴(Hue)채널 이미지를 얻어낸 다음, 상기 얻어진 휴(Hue)채널 이미지를 색상을 기준으로 라벨링하여 동일한 라벨을 가진 픽셀들을 집합으로 나누어 이진화시키는 것을 특징으로 하는 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법.The color dividing step converts the RGB color space of the electronic chart image into the HSI color space, obtains a HUE channel image, and then labels the obtained HUE channel image based on the color, thereby having pixels having the same label. Depth information extraction method of the electronic chart for inferring the seabed topography, characterized in that by dividing the data into sets. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 문자 영역 추출단계는 직사각형의 구성요소를 이용하여 침식작업과 팽창작업을 순서대로 적용한 열림 연산의 결과이미지에서 각각의 마스킹된 영역의 사이즈를 기준으로 필터링하여 수심 정보를 나타내는 문자열 집합의 위치를 찾아내 추출해내는 것을 특징으로 하는 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법.The extracting of the text area finds the location of the string set representing the depth information by filtering based on the size of each masked area in the resultant image of the open operation in which the erosion and expansion operations are sequentially applied using the rectangular component. Depth information extraction method of the electronic chart for inferring the seabed terrain, characterized in that extracted. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 문자열 분리단계는 추출된 문자영역의 수직, 수평 프로파일을 구하여 상하, 좌우 정돈 이후에 수직, 수평 프로파일에서 화이트 픽셀이 검출되지 않은 위치를 기준좌표로 설정한 후 문자의 폭을 고려하여 개별 문자를 분리해 내는 것을 특징으로 하는 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법.In the character string separation step, the vertical and horizontal profiles of the extracted text area are obtained, and after the vertical and horizontal alignment, the white and white pixels are not detected in the vertical and horizontal profiles. Depth information extraction method of the electronic chart for inferring the seabed terrain characterized in that separated. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 분리된 문자 이미지의 실제 값을 구하는 방법은 개별 분리된 문자 이미지를 벡터로 만들어 특징 벡터를 생성한 후 0~9로 이루어진 샘플 벡터와의 최소거리를 찾아내어 해당되는 실제 값을 찾아내는 것을 특징으로 하는 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법.The method for obtaining the actual value of the separated character image is characterized by finding the actual value by finding the minimum distance from the sample vector consisting of 0 to 9 after generating the feature vector by making the individual separated character image into a vector. Depth information extraction method of the electronic chart for inferring the seabed topography.
KR1020090066512A 2009-07-21 2009-07-21 extraction method for depth of water from ECDIS to estimate topography of seafloor KR101328139B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090066512A KR101328139B1 (en) 2009-07-21 2009-07-21 extraction method for depth of water from ECDIS to estimate topography of seafloor

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090066512A KR101328139B1 (en) 2009-07-21 2009-07-21 extraction method for depth of water from ECDIS to estimate topography of seafloor

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110008947A true KR20110008947A (en) 2011-01-27
KR101328139B1 KR101328139B1 (en) 2013-11-12

Family

ID=43614881

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020090066512A KR101328139B1 (en) 2009-07-21 2009-07-21 extraction method for depth of water from ECDIS to estimate topography of seafloor

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101328139B1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160094677A (en) * 2015-02-02 2016-08-10 주식회사 한광옵토 Method for driving universal printer driver based on label printer
CN111243053A (en) * 2020-01-19 2020-06-05 智慧航海(青岛)科技有限公司 Optimized display method based on S52 standard chart water depth symbol

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240032605A (en) 2022-09-02 2024-03-12 인천대학교 산학협력단 Method and apparatus for predicting water depth using artificial neural network
KR20240032606A (en) 2022-09-02 2024-03-12 인천대학교 산학협력단 Method and apparatus for predicting structural reliability of bridge

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100299857B1 (en) * 1999-07-01 2001-11-01 김광식 3 dimensional model generating method for electronic nautical chart and method for displaying electronic nautical chart using the 3 dimensional model

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160094677A (en) * 2015-02-02 2016-08-10 주식회사 한광옵토 Method for driving universal printer driver based on label printer
CN111243053A (en) * 2020-01-19 2020-06-05 智慧航海(青岛)科技有限公司 Optimized display method based on S52 standard chart water depth symbol
CN111243053B (en) * 2020-01-19 2023-11-17 智慧航海(青岛)科技有限公司 Optimized display method based on S52 standard chart water depth symbol

Also Published As

Publication number Publication date
KR101328139B1 (en) 2013-11-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108921066B (en) Optical remote sensing image ship detection method based on feature fusion convolutional network
JP7113657B2 (en) Information processing device, information processing method, and program
US20200118263A1 (en) Information processing device, information processing method, and storage medium
CN104217215B (en) A kind of classifying identification method of water surface foggy image and picture rich in detail
CN110766008A (en) Text detection method facing any direction and shape
KR100927528B1 (en) Electronic watermark embedding device and detection device
US20210019878A1 (en) Image processing device, image processing method, and image processing program
CN109766886B (en) Water level identification method based on image identification
TW201732651A (en) Word segmentation method and apparatus
KR101589814B1 (en) Apparatus for recognizing of object in coast and method thereof
KR101328139B1 (en) extraction method for depth of water from ECDIS to estimate topography of seafloor
CN108764027A (en) A kind of sea-surface target detection method calculated based on improved RBD conspicuousnesses
Reno et al. A SIFT-based software system for the photo-identification of the Risso's dolphin
Dowden et al. Sea ice classification via deep neural network semantic segmentation
CN108846844B (en) Sea surface target detection method based on sea antenna
CN109919002B (en) Yellow stop line identification method and device, computer equipment and storage medium
US9547805B1 (en) Systems and methods for identifying roads in images
CN108235115B (en) Method and terminal for positioning human voice area in song video
JP2016004553A (en) Character search device, method, and program
Zhang et al. Image processing for the analysis of an evolving broken-ice field in model testing
CN102156881A (en) Method for detecting salvage target based on multi-scale image phase information
CN115760762A (en) Corrosion detection method, detection device and storage medium
CN111210452A (en) Certificate photo portrait segmentation method based on graph segmentation and mean shift
KR101849933B1 (en) Apparatus of Covariance-matching-based Model for musical-symbol recognition
CN113095325B (en) Ship identification method and device and computer readable storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant