A descriton of an image involves properties of the image or of its parts, and relationships among the parts. There are many methods of describing images in terms of properties and relationships.
Here a description via feature point is discussed, and this technique is applied to Korean letter images. The extraction of feature point, in general, is performed on the image after thinning it.
In this paper, the feature point is get from the original image directly rather than from the thinned one. In other word the letter width do not affect the extraction of feature point. The image plane is scanned with an interval which depends on the width of given letter. The eight neighbor elements of an element which is defined as width by width pixels are checked for obtainning its orientation and determining its property, that is, whether this element has feature point or not.
The letter image can be described as its critical points(property) and their orientation(relationships). The Korean letter image can also represented in its feature points and their directions.
Some strictly-written data are examined with over 90% correctly.
근래에 영상처리에 관한 연구는 괄목할 만한 진전을 보여 왔다. 영상처리의 여러분야 중에서 Image description 에 관한 연구는 영상을 분석하는 중요한 분야라 할 수 있다. Image description 이란 영상에서 그 특성들을 찾아 그들간의 관계를 정립하는 것이다.
글자에 대한 description 은 원 영상을 thinning 하여 feature point 를 찾거나 미리 정한 몇가지의 component로 분류하는 것이 대표적인 방법이라 할 수 있다. 여기서는 feature point 를 찾아 한글영상을 describe 했으며, 특히 thinning 하지 않고 직접 feature point 를 찾는 방법을 제시하였다.
이 연구에 대한 실험은 CROMEMCO 에서 FORTRAN 으로 수행했으며 90% 이상의 정확도로 한글을 describe 할 수 있었다.
특별히 두께가 큰 글자에 대해서도 thinning 하지 않도록 하는 보다 일반적인 방법이 개발되어야겠고, "ㅇ" 과 "ㅁ" 을 좀 더 정확히 구별할 수 있는 방안도 연구되어야 되겠다.
