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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Quang-Vinh Dang (전남대학교) GueeSang Lee (전남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.12
발행연도
2019.12
수록면
1,314 - 1,321 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2019.46.12.1314

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화질이 저하된 문서 이미지의 이진화는 문서 이미지 분석에 중대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 다중 스케일 구조를 갖는 LadderNet을 이용하여 저하된 문서 이미지의 기능을 학습하고 노이즈 픽셀로부터 텍스트 및 배경 픽셀을 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 적절히 수정된 형태의 두 가지 LadderNet 아키텍처를 고려한다. 하나는 더 깊은 네트워크 구조이고 다른 하나는 더 얕은 네트워크 구조이며, 각 구조는 문서 이미지 패치를 사용하여 독립적으로 학습된다. 더 작은 크기의 윈도우로 더 깊은 아키텍처에서 생성된 예측 출력에는 텍스트 획이 더 명확하지만 많은 노이즈가 존재한다. 반면에, 더 큰 크기의 윈도우를 갖는 더 얕은 아키텍처로부터는 배경에서 더 낮은 노이즈가 생성된다. 본 논문에서는 이 두 가지 네트워크의 출력을 결합하여 더 나은 결과를 생성한다. 문서 이미지 이진화를 위한 벤치 마크 DIBCO 데이터 세트를 이용한 실험결과, 기존 방법보다 우수한 성능을 보임이 확인되었다.

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Proposed Method
4. Experimental and Results
5. Conclusions and Future Works
References

참고문헌 (29)

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