Doğal İmgelerde Çizge Tabanlı Gösterimle Karakter Bölütlenmesi

Abstract

Sekil tabanlı betimleyiciler gibi bilgisayarlı görü yaklaşımları imgelerdeki objelerin silüetleri kullanırlar. Bu çalışmada objeleri, özellikle de doğal imgelerden elde edilmiş karakterleri şekil tabanlı betimleyiciler ile tanımlayabilmek için, imgeleri bölütleyerek karakterlerin silüetlerini elde etmek için bir yöntem önerilmektedir. Bu yöntem çizge tabanlı bir gösterime sahip olup, bir ikili bölütleme yöntemidir. İmgedeki bölütlerin baskın yoğunluk değerleri ve bu bölütleri ayırmak için gerekli olan yoğunluk kesme eşik değeri dinamik olarak hesaplanmıştır. Bu sayede baskın yoğunluk değeri, arka plan baskın yoğunluk değerine yakın olan karakterlerin dahi silüetleri bulunabilmiştir. Ayrıca önerilen çizge tabanlı yöntemin performansı global eşikleme yöntemiyle karşılaştırılmış, önerilen yöntemin başarımının global eşiklemeden daha iyi olduğu gözlemlenmiştir.

Computer vision approaches like shape based descriptors use silhouettes of objects in images. In this paper, a method to extract silhouettes of objects by segmenting images is proposed in order to describe them, especially characters that are obtained from natural images by using shape based descriptors. This method is binary segmentation approach that has a graph-based representation. Dominant intensity values of segments of an image and cut off intensity value to separate those segments are computed dynamically. Thus, characters that have similar dominant intensity value to the background can be segmented as well. Moreover, the performance of the proposed graph based method is compared with the performance of the global thresholding and it is observed that the success of the proposed method is better than the global thresholding.