[논문 리뷰] A New Local Adaptive Thresholding Technique in Binarization

Tripty Singh, Sudipta Roy외 3명|arXiv (Cornell University)|2012. 01. 25.

Image Retrieval and Classification Techniques참고 문헌 26인용 수 228

한 줄 요약

이 논문은 국소 평균 값을 계산하기 위해 적분 합 이미지를 활용하여 표준편차 계산을 피함으로써 계산을 가속화하는 새로운 국소 적응형 이진화 기법을 제안한다. 창 크기 의존성 계산과 고비용 표준편차 연산을 제거함으로써, 전통적인 국소 이진화 기법보다 더 빠른 처리 속도를 달성하면서도 비균일한 조명과 노이즈가 있는 열악한 조건의 문서 이미지를 효과적으로 처리한다.

ABSTRACT

Image binarization is the process of separation of pixel values into two groups, white as background and black as foreground. Thresholding plays a major in binarization of images. Thresholding can be categorized into global thresholding and local thresholding. In images with uniform contrast distribution of background and foreground like document images, global thresholding is more appropriate. In degraded document images, where considerable background noise or variation in contrast and illumination exists, there exists many pixels that cannot be easily classified as foreground or background. In such cases, binarization with local thresholding is more appropriate. This paper describes a locally adaptive thresholding technique that removes background by using local mean and mean deviation. Normally the local mean computational time depends on the window size. Our technique uses integral sum image as a prior processing to calculate local mean. It does not involve calculations of standard deviations as in other local adaptive techniques. This along with the fact that calculations of mean is independent of window size speed up the process as compared to other local thresholding techniques.

연구 동기 및 목표

• 비균일한 조명과 배경 노이즈가 있는 열악한 조건의 문서 이미지를 이진화하는 데 도전하는 것.
• 창 크기에 따라 변하는 계산에 의존하는 전통적인 국소 적응형 이진화 기법의 계산 비효율성을 해결하는 것.
• 평균 계산 시 창 크기 의존성을 제거함으로써 국소 이진화의 처리 시간을 단축하는 것.
• 최적화된 국소 평균 계산을 통해 빠른 속도를 확보하면서도 높은 이진화 정확도를 유지하는 기법을 개발하는 것.

제안 방법

• 임의의 직사각형 창에 대해 국소 평균 값을 상수 시간에 계산할 수 있도록 해주는 적분 합 이미지를 사전 처리 단계로 활용한다.
• 표준편차 계산이 필요 없도록 각 픽셀의 임계값으로 국소 평균을 사용한다.
• 기존의 국소 적응형 방법에서 계산 비용이 큰 표준편차를 명시적으로 계산하지 않는다.
• 각 픽셀의 강도가 국소 평균보다 작으면 전경(검정)으로 분류하고, 그렇지 않으면 배경(흰색)으로 분류하는 임계값 설정 규칙을 적용한다.
• 직사각형 영역 내 픽셀 값의 합을 적분 합 이미지를 사용해 O(1) 시간에 계산할 수 있는 수학적 성질을 활용한다.
• 스ไล딩 윈도우 방식으로 이미지를 처리하며, 사전에 계산된 적분 합을 기반으로 각 국소 영역에 따라 동적으로 임계값을 조정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 표준편차 계산을 제거함으로써 이진화 정확도를 유지하면서 국소 적응형 이진화의 계산 효율성을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 표준편차 계산을 제거하면 국소 이진화의 처리 속도가 향상되는가?
• RQ3 적분 합 이미지를 사용할 경우, 적응형 이진화에서 국소 평균 계산의 시간 복잡도는 어느 정도 감소하는가?
• RQ4 기존의 국소 이진화 기법과 비교해, 제안된 방법은 다양한 조명 조건과 노이즈 수준을 가진 열악한 조건의 문서 이미지에서 어떻게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 표준편차 계산을 피함으로써 제안된 방법은 기존의 국소 적응형 이진화 기법보다 더 빠른 처리 속도를 달성한다.
• 적분 합 이미지를 사용함으로써 창 크기와 관계없이 상수 시간에 국소 평균을 계산할 수 있어 계산 오버헤드를 크게 줄였다.
• 비균일한 조명과 배경 노이즈가 있는 열악한 조건의 문서 이미지를 효과적으로 처리하여 깔끔한 이진화 출력을 생성한다.
• 평균 계산 시 창 크기 의존성을 제거함으로써, 다양한 이미지 영역과 스케일에서 일관된 성능을 유지한다.
• 기존의 국소 적응형 방법에 비해 효율성이 향상되었으며, 도전적인 문서 이미지에서 이진화 품질을 유지한다.