KCI우수등재
일반적인 문서화상의 영역식별법 = A Block Classification Method for General Document Images
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학술지명
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발행연도
1994
작성언어
Korean
KDC
028
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
757-767(11쪽)
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문서화상 이해시스템에 있어서 영역분할과 영역식별처리는 매우 중요한 작업이다. 전자는 문서화상에 있어서 상대적으로 성질이 다른 데이터 영역을 분할해서 동질의 영역을 추출한다. 후자는 분할된 영역을 적정한 범주로 식별 분류한다. 문서화상 이해시스템의 고성능화 관점에서 문서화상으로부터 식별되어야 할 영역의 부류는 기본적으로 본문문자영역, 도형영역, 사진영역, 그리고 표제영역등이다. 그런데 표제영역은 민무늬배경 표제, 무늬배경 표제, 그리고 민무늬 혹은 무늬배경 무늬문자 표제로 다양한 형태가 존재하기 때문에 이러한 표제 영역까지도 정확히 식별하기란 매우 어려운 일이다.
본 연구에서는 화상의 흑백 화소에 대한 새로운 통계적 특징량을 정의하고 그 특징량의 선형분리성에 의거해서 일반적 문서화상 영역을 본문문자영역, 도형영역, 사진영역, 민무늬배경 민무늬문자 표제영역, 그리고 무늬배경 혹은 무늬문자 표제영역의 5부류로 식별하는 범용적인 고정도 영역식별법을 제시한다. 본 연구의 접근법은 UNIX 운영체제 상의 X-window환경에서 C언어로 구현되고, 실제적 문서화상 데이터에 대한 실험을 통해 그 유효성이 확인된다.
In an automated system for document understanding, the block segmentation and the block classification are very important tasks. The former segments homogeneous rectangular blocks out of a given document image. The latter classifies the segmented blocks into some categories. In term of upgrading the performance of document understanding system it is very necessary basically to classify the segmented image blocks into categories such as text letters area, line drawings(or graphics) area, halftone photographs area, and headline area. But the correct classification of headline area is very difficult because there exist very various figures of headline area such as headline letter with nontextured background, headline letter with textured background, or headline with textured letters(including nontextured or textured background).
This paper defines a new scheme of statistical textural features for black and white pixels of document image, and proposes a robust block classification method with high precision based on linear discrimination. This approach classifies the segmented blocks of general document images into five categories: text letters area, line drawings(or graphics) area, halftone photographs area, headline area with nontextured letters and background, and headline area with textured letters or background. The proposed approach was implemented using C-language under X-window environment on UNIX operating system. The effectiveness was experimentally evaluated using actural test images.
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