[영상처리]Projection profile 개념

영상처리쪽을 한다면 아마 다들 아실텐데

뭐 어려운 개념은 아닙니다.

 

Segmentation의 일종으로 볼 수 있을텐데..

프로파일을 이용하면 영상내의 object들을 추출해 낼 수 있습니다.

차량 번호판을 예로 들어 설명을 하면,,

번호판내의 문자를 인식하기 위해서는 개별 문자들을 분리해 내야 합니다. - 이 개념이 segmentation 입니다. -

개별 문자들을 분리하기 위해서 우선 상단 문자열과 하단 문자열을 분리한후

나눠진 영상에서 다시 Vertical(수직) Projection Profile을 이용하여 개별 문자들을 추출할 수 있습니다.

위 그림은 Horizontal(수평) Projection Profile을 추출한 영상입니다. 영상에서 골(쑥- 꺼진부분)을 찾으면

상단 문자열과 하단 문자열을 쉽게 분리할 수 있습니다.

이렇게 행을 분류하는 것을 Line Segmentation 이라고 합니다.

 

Vertical Projection Profile은 위와 같은 연산을 수직으로 적용한 것입니다.

이렇게 한다면 번호판의 모든 개별 문자들을 추출할 수 있겠죠??

 

※ profile을 통한 segmentation은 선형적으로 분류 가능한 경우에만 사용할 수 있습니다.

   비선형으로 분류해야 하는 경우에는 Labeling을 이용해서 할 수 있습니다.

 

 

좀 더 응용을 하면,,

 

좌측 이미지는 수평선분 엣지를 강조한 영상입니다. 저 영상에서 수평방향으로 projection을 적용하면

우측 이미지와 같은 값을 얻을 수 있고 번호판의 좌표를 쉽게(?) 구할 수 있습니다.

 

상단 이미지는 수직성분 엣지를 강조한 영상입니다.

마찬가지로 하단 이미지는 수직방향으로 projection을 적용한 후 얻은 데이터 입니다.

원리는 같습니다.

 

위 과정을 거치면 영상에서 번호판의 좌표를 계산할 수 있습니다.

그 다음에는 맨 위에서 설명한 방법으로 개별 문자를 추출할 수 있고요,,

물론 많은 부분들이 생략 - 노이즈 제거, 등등 - 되었지만,,

 

 

포인트는 projection profile의 개념정립!!

ㅋㅋ