KR940003623B1 - 한글문자 인식 빗침 자획추출방법 - Google Patents

Abstract

내용 없음.

Description

한글문자 인식 빗침 자획추출방법

제1a도 내지 제1c도는 세선화된 영상을 이용한 자획추출 방법을 보인 설명도.

제2a도와 2b도는 종래의 체인코드를 이용한 자획추출방법을 보인 설명도.

제3도는 본 발명에 따른 한글문자인식 시스템의 전체구성도.

제4도는 본 발명의 한글문자인식 시스템의 자획추출장치 블럭구성도.

제5도는 본 발명에 따른 3×3 윈도우 설명도.

제6도는 본 발명에 따른 한글자획의 종류를 보인 설명도.

제7a도 내지 제7d도는 본 발명에 따른 빗침 자획추출의 예를 보인 실시도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

101 : 입력문자 102 : 빗침 자획추출단계

103 : 잡음제거단계 104 : 추출자획보정단계

본 발명은 한글문자인식에 관한것으로 특히, 처리시간을 줄이면서 잡음등에 관한 빗침 자획을 추출하는데 적당하도록 한 한글문자인식의 빗침 자획추출방법에 관한 것이다.

일반적으로 한글문자인식 시스템의 자획추출방법은 통계적 방법에 의한 접근방법과 구조적 방법에 의한 접근방법으로 대별되는데 구조적 접근방법은 문자의 자획을 기준으로(stroke based)하는 방법으로 자획을 추출하는 방법인 세선화된 영상의 이용과 체인코드를 이용하는 방법이 있다.

즉, 자획추출방법은 크게 두 가지로 제1a도 내지 제1c도에 도시된 바와같이 4개 또는 5개의 기본선소(primitive)를 정의하고 세선화 영상으로부터 이 기본선소를 찾는 방법과, 제2a도와 제2b도에 도시된 바와같이 8방향의 방향코드를 정의한 다음 현 화소에 인접해 있는 다음화소의 방향을 방향코드에 따라 지정하는 과정을 순차적으로 반복함으로써 연결된 방향코드를 얻을 수 있는 체인코드 방법으로 찾는데, 이 체인코드방법은 대상 영상의 세선화여부에 무관하게 적용할 수 있으나 약간의 기술적 차이는 있다.

그러나, 이와같은 종래 한글문자인식 시스템의 자획추출방법 두가지 모두 처리시간이 많이 소요되고 잡음 등에 의해 왜곡된 영상의 경우 엉뚱한 결과를 얻게되어 기준패턴(reference pattern)과의 차이가 커 인식을 어렵게 만드는 문제점이 있었다.

본 발명은 이와같은 문제점을 해결하기 위하여 세선화 영상으로부터의 자획추출은 세선화된 영상자체가 잡음등의 왜곡에 대해 민감하므로, 입력문자영상을 세선화시키지 않고 직접 자획을 추출하는 방법으로 3×3 윈도우내에 3개의 서브윈도우를 정의하고 이들에 대한 각각의 논리파라미터를 지정한뒤 논리파라미터로 구성된 논리한 것에 의해 빗침자획을 추출할 수 있는 한글문자인식 시스템의 자획추출방법을 창안한 것으로, 이를 첨부한 도면을 참조해 설명하면 다음과 같다.

제3도는 본 발명에 따른 한글문자인식 시스템의 전체블럭 구성도로서 이에 도시한 바와같이, 키보드(11)의 키조작에 따른 시스템의 모든 명령을 수행하는 호스트 프로세서부(1)와, 스캐너(4)를 통해 입력된 영상데이타(D)를 입력력받고 스트로브신호를 출력하는 스캐너 인터페이스부(3)와, 상기 스캐너 인터페이스부(3)로부터의 영상데이타(D)를 버퍼링하고 기억하는 버퍼(7) 및 보조기억장치(9)와, 상기 버퍼(7)의 출력데이타(b)를 메모리시켜놓고, 어드레스(A)와 제어신호(S)를 출력하는 데이타 메모리부(5)와, 상기 데이타 메모리부(5)의 어드레스(Address)를 제어신호(S)에 의해 디코딩하는 어드레스 디코더부(8)와, 상기 스캐너 인터페이스부(3)의 데이타입력(D)과 상기 어드레스 디코더부(8)의 어드레스(A)에 의해 특징을 추출하여 인식하는 특징추출부를 인터럽트단자에 입력받고, 또한 데이타 메모리부(5)에서 영상데이타(D) 및 어드레스(A)와 지정신호를 입력받아 상기 호스트 프로세서부(1)와 인터페이스하는 호스트 인터페이스부(2)와, 상기 호스트 프로세서부(1)로부터 출력된 영상신호를 화면에 표시하는 영상표시부(10)로 구성한다.

그리고, 제4도는 본 발명 한글문자인식 시스템의 자획추출장치 구성도로서 이에 도시한 바와같이 입력문자(101)로부터 빗침 자획을 추출하는 빗침 자획추출단계(102)와, 상기 빗침 자획추출단계(102)에서 추출한 입력문자(101)로부터 결과를 보정하는 측면에서 잡음을 제거하는 잡음제거단계(103)와, 상기 잡음제거단계(103)를 통해 추출된 빗침 자획의 연결이 명확치 않을때 연결성을 보다 강하게 하기 위한 자획 보정단계(104)로 구성한다.

이와같이 구성한 본 발명의 작용 및 효과를 제5도에 도시한 3×3 윈도우 설명도와 제6도에 도시한 한글자획의 종류 및 제7a도 내지 제7d도에 도시한 빗침 자획추출의 예를 들면 설명도를 참조해 설명하면 다음과 같다.

먼저 제3도의 한글문자인식 시스템의 동작설명을 하면 키보드(11)로부터 시작명령을 주면 호스트 프로세서부(1)는 진행상황을 영상 표시부(10)에서 보여주도록 제어함과 아울러 호스트 인터페이스부(2)로 명령을 전달하고, 그 호스트 인터페이스부(2)로부터 메모리 셀렉선신호(MS)가 스캐너 인터페이스부(3)의 인에이블단자에 입력되면 그 스캐너 인터페이스부(3)는 스캐너(4)를 통해 입력된 영상데이타(D)를 특징추출부(6) 및 호스트 인터페이스부(2)와 버퍼(7)를 통한 데이타 메모리부(5)에 저장함과 아울러 보조기억장치(9)에 저장한다.

그리고, 상기 스캐너 인터페이스부(3)로부터 스트로브신호에 의해 상기 호스트 인터페이스부(2)가 인터러브되면, 상기 호스트 프로세서부(1)는 상기 호스트 인터페이스부(2)를 통한 어드레스 디코더부(8)의 출력신호에 의해 정해진 문자 영상한개를 지정하여 특정 추출부(6)로 입력시킨 다음, 제4도에 도시된 바와 같이 입력 문자(101)를 빗침 자획추출단계(102) 및 잡음제거단계(103)와 자획 보정단계(104)를 순차적으로 통하여 입력문자(101)로부터 빗침자획을 추출한 뒤 잡음제거를 행하고 추출자획을 보정하여 영상표시부(10)에 표시되게 한다.

즉, 제6도에 도시한 바와같이 한글날자를 구성하는 자획의 종류는 경사획인 빗침(1a)과 내림(b) 또는 수직획(c), 수평획(d), 그리고, 이응등 5개로 구분하는데 본 발명은 이중 빗침 자획추출에 관한 것이다.

그러므로, 빗침 자획추출단계(102)는 현재 조사대상인 화소의 값이 1일때 문자정보를 나타내는 흑화소 제5도에 도시한 바와같은 3×3 윈도우내의 연산자를 입력문자(101)로부터의 입력문자 영상에 적용하여 얻는다.

먼저 다음과 같이, 3개의 서브 윈도우(sub-window)를 정의하고,

sub-win1=p1+p2+p3

sub-win2=p5+p6+p7

sub-win3=p4+p8

각 서브 윈도우에 대한 논리적 파라미터(parameter)를 다음 3개(par1, par2, par3)로 정의하는데 sub-win1의 값이 0이면 par1을 참(TRUE)으로 아니면 거짓(FALS)으로, sub-win2의 값이 0 보다 크면 par2를 참으로 아니면 거짓으로, sub-win3의 값이 0 보다 크면 par3를 참으로 아니면 거짓으로 논리적 값을 결정한다.

이러한 정의하에서 현화소를 빗침 자획선상의 화소로 인정할 것인가의 결정(up)은 논리 파라미터값 par1의 참일때 par2가 참이거나 par3이 참이어야 하는 기준에 의한다.

이렇게 결정된 np는 제7a도 내지 제7d도의 (b)에 도시된 바와 같이 m×n(문자의 가로×세로크기) 차원으로 표현된다.

그리고, 잡음제거단계(103)는 빗침 추출한 결과 영상 제7a도 내지 제7d도의 (b)에서 고립화소를 제거하는데, 고립화소의 판단은 np 즉, 3개의 서브윈도우(sub-win1+sub-win2+sub-win3)의 합이 0이면 그 화수를 고립화소로 인정한다.

즉, 주변의 8개의 화소(P1-P8)가 모두 배경화소이면 이 화소는 고립화소로보고 빗침화소의 집합(np)에서 제외한다.

또한, 자획보정단계(104)는 추출된 빗침자획의 연결성과 자획밀도를 보다 강하게 해줌으로써 다음 단계인 자획분류 및 인식단에서의 판별을 용이하게 하는데, 이것은 현재의 조사회소(cp)의 값이 0일때 수행되며 화소(P3)와 (P7)가 0이고 화소(P1)와 (P8)의 값의 합이 0 보다 크고 화소(P4)와 (P5)의 값의 합이 0 보다 크면 현화소의 값을 1로 대치해 줌으로써 추출자획에서 연결밀도가 낮은 부분의 밀도를 높이게 하여 제7a도 내지 제7d도의 (c)에서와 같이 분명한 잡음제거 및 자획보정된다.

이상에서 상세히 설명한 바와같이 한글문자인식 시스템의 자획추출 방법에 관한 본 발명은 기준의 방법에 비해 처리시간이 짧고 잡음에 강하여 구조적 방법에 기초하여 특징을 추출하지만 추출된 획정보를 통계적 기법으로 처리할 수 있는 장점을 갖추어 한글문자인식 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.

Claims (2)

1. 입력문자(101)로 부터 현재조사 대상인 화소의 값을 조사하여 화소값이 1일때 상기 화소를 중심으로 소정의 윈도우를 설정하여 상기 윈도우내의 주변화소로부터 몇 개의 서브윈도부를 정의하고 임의의 논리적 파라미터를 정의한 후 각 서브윈도우 값에 따라 논리적 파라미터를 결정하고, 상기의 결정된 각 파라미터로부터 현화소를 빗침자획선의 화소로 인정할 것인가를 결정하는 빗침자획 추출단계(102)와, 빗침자획성분으로 추출된 화소를 중심으로한 각 서브윈도우를 조사하여 주변화소 모두 배경화소일시 당해 화소를 고립 화소로 인정하여 빗침자획화소에서 제의하는 잡음제거단계(103)와, 현재조사대상인 화소가 0일때 주변화소값에 따라 추출된 빗침자획의 연결밀도를 높이는 자획보정단계(104)로 진행되는것을 특징으로 하는 한글문자인식의 빗침 자획추출방법.
2. 제1항에 있어서, 빗침자획 추출단계(102)는 화소값 1인 화소를 중심으로 3×3 윈도우를 설정한 후 상기 윈도우내의 주변화소(P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8)로부터 서브윈도우1(P1+P2+P3), 서브윈도우2(P5+P6+P7), 서브윈도우3(P4+P8)의 서브윈도우를 정의하고, 상기 서브윈도우에 대한 세개의 논리적 파라미터(Par1, Par2, Par3)를 정의한후 서브윈도우 1의 값이 0이면 par1을 참으로 하고 그렇지 않으면 거짓으로, 서브윈도우 2의 값이 0 보다 크면 par2를 참으로 그렇지 않으면 거짓으로, 서브윈도우 3의 값이 0 보다 크면 par3을 참으로 그렇지 않으면 거짓으로하여 논리값을 결정하고 상기에서 par1이 참일때 par2가 참이거나 par3이 참이면 현화소를 빗침 자획된상의 화소로 인정하며, 잡음제거단계(103)는 3개의 서브윈도우의 합이 0일시 당해 화소를 고립화소로 인정하여 빗침 자획화소에서 제외하며 자획보정단계(104)는 현재조사대상인 화소가 0이고 화소 P3와 P7의 합이 0이고, 화소 P1과 P8의 합이 0 보다 크면 화소 P4와 P5의 합이 0 보다 크면 현화소의 값을 1로 대치시켜 연결밀도를 높이는 것을 특징으로 하는 한글문자 인식의 빗침 자획추출방법.