KR950001594B1

KR950001594B1 - Regional dividing method for digital signal

Info

Publication number: KR950001594B1
Application number: KR1019920026471A
Authority: KR
Inventors: 안병구; 최진태; 정규원
Original assignee: 포항종합제철주식회사; 박득표; 재단법인산업과학기술연구소; 백덕현
Priority date: 1992-12-30
Filing date: 1992-12-30
Publication date: 1995-02-27
Also published as: KR940015771A

Abstract

The method segments all connected regions in a binary image by searching all pixels in the image data only once. Firstly, each row in the image data is searched and encoded by the run length code. After all pixels are searched, each searched row is examined whether any pixel in each row has 1 value or not. If so, region segmentation processing is performed by comparing current row and the previous row, and a linked list is made to store information about each segmented region.

Description

Fast Region Segmentation Extraction of Binary Image

제1도는 종래의 이치화된 영상의 영역 분할을 위한 흐름도.1 is a flow chart for segmentation of a conventional binarized image.

제2도는 종래의 이치화된 영상의 영역 분할을 위해 사용되는 창틀의 예시도.2 is an exemplary view of a window frame used for region division of a conventional binarized image.

제3도는 종래의 이치화된 영상의 영역 분할을 위해 사용되는 방법의 예시도.3 is an illustration of a method used for region segmentation of a conventional binarized image.

제4도는 본 발명에 따른 이치화된 영상의 고속 영역 분할 추출방법의 흐름도.4 is a flowchart of a fast region segmentation extraction method of binarized images according to the present invention.

제5도 내지 제8도는 본 발명에 따른 이치화된 영상의 고속 영역 분할 추출방법의 실시예를 나타낸 도면이다.5 to 8 are diagrams showing an embodiment of a fast region segmentation extraction method of binarized images according to the present invention.

본 발명은 이치화된 영상에서 각 화소를 한번만 탐색하여 연결된 영역을 정보의 소실없이 고속으로 분할 추출하여 그 정보를 문자와 형상인식 및 영상분석 정보로 이용하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of searching each pixel only once in a binarized image and extracting the connected region at high speed without loss of information and using the information as character and shape recognition and image analysis information.

일반적으로 차량 번호판 인식과 같은 문자인식과 인공위성에서 촬영한 지상 표면분석 및 기상도등을 분석하기 위해서는 카메라로 입력된 영상에서 필요한 부분만을 정보의 소실없이 빠른 시간내에 분할하여야 한다. 이때 영상의 각 정보는 0∼255 사이의 밝기 레벨(gray level)를 갖는 화소들로 구성되어 있으며 일반 CCD카메라에 의해 입력되는 영상은 512×512화소크기를 갖는다. 한편, 카메라에 의해 입력된 영상은 관심의 대상이 되는 부분만을 분할하는 여러가지의 영상분할방법으로 컴퓨터 처리된다.In general, in order to analyze character recognition such as license plate recognition, ground surface analysis and meteorological map photographed by satellite, only the necessary part of the image inputted by the camera must be divided quickly without loss of information. At this time, each information of the image is composed of pixels having a brightness level (gray level) between 0 and 255, and the image input by the general CCD camera has a size of 512 x 512 pixels. On the other hand, the image input by the camera is computerized by various image splitting methods for dividing only the portion of interest.

즉, 먼저 관심의 대상이 되는 부분과 그렇지 않은 부분은 1과 0으로 정의하는 이치화를 실시한다. 그렇지만, 이치화된 영상 자체만으로는 각 화소(pixel)의 값이 0 또는 1이라는 것만 알 수 있지 어느 부분이 관심의 대상이 되는지를 알 수 없으므로 관심의 대상이 되는 영역들을 고속으로 분리해 그 정보를 문자 및 형상인식과 영상분석의 유용한 정보로 이용하는 것이 필요하게 된다.That is, first, binarize the parts that are of interest and those that are not, and define 1 and 0. However, the binarized image alone can only know that the value of each pixel is 0 or 1, so it is impossible to know which part is of interest. And it is necessary to use as a useful information of shape recognition and image analysis.

이에따라, 종래에는 이치화된 영상에서의 영역을 분할하기 위하여 제1도와 같이 영상의 전 영역을 최소한 연결된 영역 갯수의 배수만큼 탐색해야 한다. 여기서 탐색이란 어떤 크기의 화소로 구성된 영상을 한 화소씩 체크함을 말한다. 즉, 각 영역에 대해서 제3도의 M×N화소 크기를 갖는 영상에서 처럼 A방향과 B방향에서 각각 한번이상 탐색해야 한다. 제3도의 a, b, c, d는 M×N화소크기의 이치화된 영상으로서 빗금친 부분은 1의 정보를 갖는 화소들로 구성된 영상의 연결된 부분이다. 또한 연결된 영역을 분할하기 위한 제2도와 같은 여러가지 창틀(template)에 따라서 정보의 소실 또한 많이 발생하게 된다. 제2도의 각 창틀을 이용하여 영역을 분할할 경우 각 창틀의 빚금친 부분과 여백은 각각 영상의 화소 하나에 해당하는 크기를 가진다. 이 창틀을 이용하여 영상의 첫 화소부터 마지막 화소까지 탐색할 때 창틀에 따라서 기존의 방법은 영역을 다 찾는데 많은 시간이 소요될 뿐 아니라 관심의 대상이 되는 영역의 형상이 복잡할때 정보의 소실이 발생한다. 따라서, 추출된 정보를 고속 및 정확성이 요구되는 인식 및 영상분석과 같은 영상처리에의 이용에 많은 문제점이 있게된다.Accordingly, in order to segment the regions in the binarized image, the entire region of the image should be searched at least by a multiple of the number of connected regions as shown in FIG. In this case, the search means to check an image composed of pixels of a certain size one pixel. In other words, each area must be searched more than once in the A and B directions as in the image having the M × N pixel size in FIG. A, b, c, and d in FIG. 3 are binarized images of M × N pixel sizes, and shaded portions are connected portions of an image composed of pixels having information of one. In addition, the loss of information also occurs in accordance with various window templates (templates) for dividing the connected area. When the area is divided using each window frame of FIG. 2, the owed portion and the margin of each window frame each have a size corresponding to one pixel of the image. When searching from the first pixel to the last pixel of the image using this window frame, the existing method does not only take much time to find the area but also loses information when the shape of the area of interest is complicated. do. Therefore, there are many problems in using the extracted information in image processing such as recognition and image analysis, which requires high speed and accuracy.

상기한 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 이치화된 영상의 연결된 영역에서 각 화소를 한번만 탐색하여 연결된 영역을 고속으로 정보의 소실없이 분할 추출하고 분할 추출된 정보를 문자 및 형상의 인식과 영상의 분석을 위한 정보로 활용하는데 그 목적이 있다.In order to solve the above problems, the present invention searches each pixel only once in the connected region of the binarized image, and extracts the connected region at high speed without loss of information. Its purpose is to use it as information.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 이치화된 영상의 영역을 각 열을 따라 탐색하는 제1단계와, 상기 탐색된 각 열의 영역이 1로 이치화된 영역인가를 판단하는 제2단계와, 상기 탐색된 각 열의 영역이 1로 이치화된 영역으로 판단되면 1열을 탐색하고 난 후 전열과 비교하여 영역번호를 결정하고 링크드 리스트(linked list)를 작성하거나 상기 탐색된 각 열의 영역이 1로 이치화된 영역으로 판단되지 않으면 상기의 과정을 생략하는 제3단계와, 상기 링크드 리스트를 작성한 후 상기 이치화된 영상이 끝인가를 판단하는 제4단계와, 상기 이치화된 영상이 끝으로 판단되면 소정의 정보를 추출하고 상기 이치화된 영상이 끝이 아니라고 판단되면 상기 제2단계로 되돌아가는 제5단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention for achieving the above object is a first step of searching the area of the binarized image along each column, a second step of determining whether the area of each searched column is a region binarized to 1, and the search If it is determined that the area of each column is binarized to 1, the area is searched for column 1 and compared with the previous column to determine the area number and to create a linked list, or the area of each column searched is binarized to 1. A third step of omitting the above process if not determined; a fourth step of determining whether the binarized image is over after creating the linked list; and extracting predetermined information if the binarized image is determined to be the end And a fifth step of returning to the second step if it is determined that the binarized image is not the end.

이하, 본 발명을 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

제4도를 참조하면, 먼저 이치화된 영상의 영역을 각 열을 따라 탐색하고, 이치화 값이 1인 영역의 유무를 판단하여 이치화된 값이 1인 영역이 있으면, 1열을 탐색하고 전열과 비교하여 영역번호를 결정하며 이어서 링크드 리스트(linked list)를 작성한다. 한편, 상기 영역의 유무를 판단하여 상기 영역이 없으면, 상기의 과정을 생략한다. 이어서, 이치화된 영상이 끝인가를 판단하여 끝이 아니면, 영역의 유무를 판단하는 단계로 되돌아가고, 이치화된 영상의 끝이면 필요한 정보를 추출한다.Referring to FIG. 4, first, an area of a binarized image is searched along each column, and if there is an area having a binarized value of 1, if there is an area having a binarized value of 1, the column is searched and compared with the previous column. To determine the area number, and then create a linked list. On the other hand, if there is no area to determine the presence or absence of the area, the above process is omitted. Subsequently, it is determined whether the binarized image is the end, and if it is not the end, the process returns to the step of judging whether there is an area, and if the binarized image is the end, necessary information is extracted.

이를 좀더 상세히 언급하기 위하여 제5도(b), 제6도(c), 제7도(b) 및 제8도(b)를 참조하면, M×N화소크기의 영상에서 이치화된 영상의 1의 정보를 갖는 화소가 빗금친 부분으로, 이치화된 영상의 0의 정보를 갖는 화소가 여백부분으로 각각 나타난다. 한편, 이치화된 영상에서 각열(column)을 따라 내려가면서 런 랭스 코딩(run length coding)을 하면, 이치화된 영상의 정보가 1인 영역의 시작지점과, 끝지점들을 알아낼 수 있으며 이것을 하나의 데이타로 만들면(m)(Xn,y₁,y₂,r)로 표시할 수 있다.Referring to FIGS. 5 (b), 6 (c), 7 (b) and 8 (b) to describe this in more detail, 1 of the binarized image in the M × N pixel size image is shown. Pixels having the information of < RTI ID = 0.0 > included < / RTI > On the other hand, if run length coding is performed along the column in the binarized image, the start point and the end point of the region where the binarized image is 1 can be found and this data is obtained as one data. (M) (Xn, y ₁ , y ₂ , r)

여기서, Xn은 영상의 열번호, m은 그 줄에서 찾아진 세그멘트(segment)들의 순서열 번호이며 y₁, y₂는 각 세그멘트의 시작지점과 끝지점의 좌표, r은 영역 번호를 나타낸다.Here, Xn is a column number of an image, m is a sequence number of segments found in the line, y ₁ , y ₂ are coordinates of a start point and an end point of each segment, and r is an area number.

이러한 방법으로 모든 열을 스캔(scan)하여 데이타를 만들어 준다. 여기서 주목할 것은 더 이상 각 화소를 탐색할 필요가 없다는 것이다. 고속의 연결된 영역분할이 가능한 것은 이때문이다.In this way, all rows are scanned to produce data. Note that we no longer need to search each pixel. This is why high-speed connected area division is possible.

다음은, 앞에서 찾은 모든 세그멘트들의 연결관계를 체크하는 것이다. 즉, 열번호 Xn을 증가시키면서 이웃하는 두열사이의 데이타를 비교하여 연결된 세그멘트들은 전열에서 준 영역번호(r)를 부과하고 연결되지 않은 세그멘트들은 새로운 영역번호(r)를 부과한다. 따라서, 데이타는 (m)(Xn,y_1,y₂,r)의 형태로 표시된다.Next, we check the connections of all the segments we found earlier. That is, by comparing the data between two neighboring columns by increasing the column number Xn, the connected segments impose a quasi-area number r in the heat transfer, and the unconnected segments impose a new region number r. Thus, the data is represented in the form of (m) (Xn, y _1, y ₂ , r).

이때 제5도(a), 제6도(a), 제7도(a) 및 제8도(a)에 도시한 바와같이 r이 같은 번호끼리 묶어 두기위해 따로 head[r]이라는 머리를 만들어 그 밑에 같은 영역번호를 가진 세그멘트의 데이타를 모아두는데 링크드 리스트(linked list)를 이용하였다. 그러므로, 각 영역내의 데이타들은 (m)(Xn,y₁,y₂,r )과 * next(next address)로 표시된다. 이때 더 이상의 연결 세그멘트가 없는 마지막 세그멘트의 경우 널(NULL)이라는 표시를 가리키게 한다.At this time, as shown in Figs. 5 (a), 6 (a), 7 (a) and 8 (a), a head named head [r] is formed separately to bind the same numbers to r. Underneath, a linked list was used to collect data from segments with the same area number. Therefore, the data in each area is represented by (m) (Xn, y ₁ , y ₂ , r) and * next (next address). In this case, the last segment that does not have any more connecting segments points to a null symbol.

여기서, 다른 영역번호를 가지는 영역들이 만나게 되는 경우의 처리가 중요한 문제로 된다. 즉, 제7도 및 제8도를 참조하면, 열(x-1)까지 다른 영역으로 처리되다가 열(x₀)에서 두 영역은 같은 영역으로 판별되는 경우, 만약, 두 영역이 r-1과 r이라고 할때 head[r-1]밑에 있는 데이타의 맨끝 세그멘트의 next adress를 NULL이 아닌 head[r]의 next를 가리키게 하면 그만이다. 따라서, 아무리 복잡한 모양도 이러한 방법에 의하여 찾을 수 있게 된다. 이어서, 다음 단계의 처리를 쉽게 해주기 위해 데이타를 정리해야한다. 즉, 위의 과정을 다 처리하고 나면 중간중간에 head[r]가 NULL을 가리키게 되는데 처음부터 차곡차곡 차게하여 NULL이 오기까지 head의 갯수를 세면 영역의 수를 알 수 있게된다.Here, processing in the case where areas having different area numbers meet is an important problem. That is, referring to FIG. 7 and FIG. 8, when two regions are determined to be the same region in column (x ₀ ), and two regions are determined to be the same region in column (x ₀ ), If you say r, the next adress of the last segment of data under head [r-1] points to the next of head [r], not NULL. Thus, even the most complicated shapes can be found by this method. Subsequently, the data needs to be organized to ease the processing of the next step. That is, after completing the above process, head [r] will point to NULL in the middle, and if you count the number of heads from the beginning to the number of NULLs, you can see the number of areas.

따라서, 본 발명은 각 화소의 탐색 횟수가 단 한번뿐이기 때문에 고속의 영역 분할이 가능하면, 연결된 영역을 추출하면 각 영역별 정보가 위치정보를 가지고 링크드 리스트로 담겨지게 되므로 링크드 리스트내의 정보를 이용하면 각 영역의 면적, 중심좌표(centroid), MBR(minimun boundry rectrangle), 가장자리 좌표(edge), 외각선좌표길이, 폭, 홀(hole)의 갯수, 오일러 넘버, 등을 쉽게 알 수 있으므로 영상처리를 이용한 문자 및 형상인식과 영상분석에서 유용한 정보로 이용할 수 있는 효과가 있게 된다.Therefore, in the present invention, since each pixel is searched only once, when fast region division is possible, when the connected regions are extracted, the information of each region is included in the linked list with the location information, and thus the information in the linked list is used. The image processing is easy because the area, centroid, MBR (minimun boundry rectrangle), edge, outline coordinate length, width, number of holes, Euler number, etc. Character and shape recognition using and image analysis will be useful as useful information.

Claims

A first step of searching an area of the binarized image along each column; a second step of determining whether an area of the searched column is binarized to 1; an area of which the area of the searched column is binarized to 1 If it is determined that the first column is searched, the area number is determined by comparing with the previous column, a linked list is created, or the above process is omitted if the area of each searched column is not determined to be 1 A third step, a fourth step of determining whether the binarized image is over after creating the linked list, and extracting predetermined information when the binarized image is determined to be the end, and determining that the binarized image is not the end. And a fifth step of returning to the second step.