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카메라 기반 악보 영상 인식을 위한 오선 검출 및 삭제 알고리즘
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  • 카메라 기반 악보 영상 인식을 위한 오선 검출 및 삭제 알고리즘
저자명
손화정,김수형,오성열,Son. Hwa-Jeong,Kim. Soo-Hyung,Oh. Sung-Ryul
간행물명
한국콘텐츠학회논문지
권/호정보
2007년|7권 11호|pp.34-42 (9 pages)
발행정보
한국콘텐츠학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 논문에서는 휴대폰 카메라에서 촬영한 악보 영상에서 오선을 검출하고 삭제하는 방법을 제안한다. 오선 검출 및 삭제는 악보 영상을 인식하기 위한 전처리 기술로서, 기울어짐이나 휘어짐과 같은 왜곡에 손상된 영상에도 효과적으로 적용할 수 있어야 한다. 제안 방법은 기울어짐이나 휘어짐의 정도에 따라 보표를 분할하여 오선을 검출한다. 보표의 분할 개수는 분할 위치에서 좌표값의 차이에 대한 평균값이 임계값 이하가 될 때까지 반복하여 계산한다. 따라서, 분할 개수는 기울어짐의 정도에 따라 적응적으로 추정될 수 있다. 실험을 위해, 휴대폰 카메라로 촬영한 임의 악보 영상을 $1^{circ}{sim}3^{circ}$로 기울어거나 강 약의 휘어짐을 주어 여러 가지 영상을 구성하였다. 실험 결과, 제안 방법이 실험 영상에 대해 정확한 오선 검출 및 삭제가 가능함을 보였다.

기타언어초록

In this paper, we propose a staff-line detection and removal algorithm from a music score image obtained by a mobile phone camera. As a preprocessing technique to recognize a music score image, staff-line detection and removal should be efficiently applied to the skewed or curved images. The proposed method detects a staff-line by dividing a staff according to the degree of distortion. The number of division is calculated by dividing a staff repletely until an average of differences of y coordinates in every divided position is smaller than a threshold. Therefore, the number of division can be adaptively estimated according to the degree of the distortion. For an experiment, we make various kinds of images by rotating one from $1^{circ};to;3^{circ}$ or curving slightly upward. The results show that the proposed method performed well on the experiment images.