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다양한 배경에서 히스토그램과 한글의 구조적 특징을 이용한 문자 검출 방법
Hangeul detection method based on histogram and character structure in natural image

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  • 발행기관
    한국융합학회 바로가기
  • 간행물
    한국융합학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제10권 제3호 (2019.03)바로가기
  • 페이지
    pp.15-22
  • 저자
    표성국, 박영수, 이강성, 이상훈
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A350351

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원문정보

초록

영어
In this paper, we proposed a Hangeul detection method using structural features of histogram, consonant, and vowel to solve the problem of Hangul which is separated and detected consonant and vowel The proposed method removes background by using DoG (Difference of Gaussian) to remove unnecessary noise in Hangul detection process. In the image with the background removed, we converted it to a binarized image using a cumulative histogram. Then, the horizontal position histogram was used to find the position of the character string, and character combination was performed using the vertical histogram in the found character image. However, words with a consonant vowel such as '가', '라' and '귀' are combined using a structural characteristic of characters because they are difficult to combine into one character. In this experiment, an image composed of alphabets with various backgrounds, an image composed of Korean characters, and an image mixed with alphabets and Hangul were tested. The detection rate of the proposed method is about 2% lower than that of the K-means and MSER character detection method, but it is about 5% higher than that of the character detection method including Hangul.
한국어
본 논문에서는 자음과 모음이 분리되어 검출되는 한글의 문제점을 해결하기 위해 히스토그램과 자음, 모음 문자의 구조적 특징을 이용한 한글 검출 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 한글 검출 과정에서 불필요한 잡음을 제거하기 위해 DoG(Difference of Gaussian)을 이용하여 배경을 제거하였다. 배경이 제거된 이미지에서 누적 히스토그램을 사용하여 위해 이진화 이미지로 변환하였다. 그 후 수평 누적 히스토그램을 사용하여 문자열 위치를 찾고, 찾은 문자열 이미지에서 수직 히스토그램을 사용하여 문자 결합을 진행하였다. 하지만 ‘가’, ‘라’ ‘귀’ 와 같이 자음 모음이 수평으로 존재하는 단어는 하나 의 문자로 결합이 어렵기 때문에 문자의 구조적 특징을 이용하여 결합하였다. 본 실험에서는 다양한 배경을 가진 알파벳으 로 구성된 이미지, 한글로 구성된 이미지, 알파벳과 한글이 혼합된 이미지를 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 K-means 와 MSER 문자 검출 방법이랑 비교했을 때 알파벳 검출률은 2%정도 낮지만 한글이 포함된 문자 검출 방면에서는 90.6%로 약 5% 높은 검출률을 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
2.1 한글의 구조
2.2 히스토그램
2.3 누적 히스토그램
3. 제안하는 방법
3.1 잡음 제거 및 문자 강조
3.2 수평 / 수직 누적 히스토그램
3.3 자음, 모음 결합
4. 실험 및 고찰
5. 결론
REFERENCES

키워드

한글 검출 문자 구조적 특징 누적 히스토그램 DoG Hangeul detection Character structural features Cumulative histogram DoG

저자

  • 표성국 [ Sung-Kook Pyo | 광운대학교 플라즈마 바이오 디스플레이학과 학생 ]
  • 박영수 [ Young-Soo Park | 광운대학교 인제니움학부대학 교수 ] Corresponding Author
  • 이강성 [ Gang Seung Lee | 광운대학교 인제니움학부대학 교수 ]
  • 이상훈 [ Sang-Hun Lee | 광운대학교 인제니움학부대학 교수 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국융합학회 [Korea Convergence Society]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    복합학>학제간연구
  • 소개
    본회는 융합학문 및 융합기술을 교류를 통한 학문기술의 확대․발전․보급 및 기술개발 전략에 과학적으로 접근하여 융합학문 및 기술을 더욱 활성화하고, 회원 상호간의 정보 교류를 도모함으로써 지역과 나라발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2233-4890
  • 수록기간
    2010~2022
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 620

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