-
题名背景估计和局部自适应集成的手写图像二值化
被引量：6
- 1
-
-
作者
何皇兴
陈爱国
王蛟龙
-
机构
江南大学人工智能与计算机学院
江南大学物联网工程学院
-
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第11期163-169,共7页
-
基金
国家自然科学基金(61702225)。
-
文摘
手写文档图像中存在光照不均、笔墨浸染、纸张退化、阴影等复杂情况,针对文档图像在复杂背景下二值化后OCR效果不理想的问题,提出了一种对改进的背景估计和局部自适应集成的二值化方法。首先利用局部自适应方法得到具有高召回率的二值化图像,然后对背景估计的方法进行改进得到具有高精确率的二值化图像,最后基于连通域的方法将两种类型的图像集成得到结果。使用4种评价指标在DIBCO2013和DIBCO2016手写数据集上进行了对比实验,结果表明该方法整体性能优于Otsu,Wolf,Niblack,Sauvola,Singh和Howe等经典算法。
-
关键词
图像处理
手写文档图像
二值化
背景估计
二值化集成
-
Keywords
Image processing
Handwritten document image
Binarization
Background estimate
Binary integration
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
