카메라 획득 영상에서의 색 분산 및 개선된 K-means 색 병합을 이용한 텍스트 영역 추출 및 이진화
Text Detection and Binarization using Color Variance and an Improved K-means Color Clustering in Camera-captured Images
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이미지에 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 정보로서 이러한 정보를 실시간에 찾아내서 인식한다면 다양한 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 카메라로 취득한 다양한 종류의 이미지로부터 텍스트를 추출하는 방법과 추출된 영역에서 텍스트를 분리하는 방법을 새롭게 제안한다. 텍스트 영역 추출을 위해서 RGB 색 공간에서 색 분산을 특징으로 제안하며, 텍스트 영역 분리를 위해서 RGB 색 공간에서 개선된 K-means 병합을 제안한다. 실험은 디지털 카메라와 핸드폰 카메라로 취득한 다양한 종류의 문서유형 이미지와 실내외의 일반적인 자연이미지를 사용하였으며, ICDAR 콘테스트[1] 이미지의 일부도 사용하였다.
Abstract
Texts in images have significant and detailed information about the scenes, and if we can automatically detect and recognize those texts in real-time, it can be used in various applications. In this paper, we propose a new text detection method that can find texts from the various camera-captured images and propose a text segmentation method from the detected text regions. The detection method proposes color variance as a detection feature in RGB color space, and the segmentation method suggests an improved K-means color clustering in RGB color space. We have tested the proposed methods using various kinds of document style and natural scene images captured by digital cameras and mobile-phone camera, and we also tested the method with a portion of ICDAR[1] contest images.
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