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基于可变窗口的古代手写汉字多步切分方法 被引量：6
1
作者 吴相锦 张忠林 周生龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第4期1102-1106,共5页
根据古文献和古代手写体汉字纵向书写,上下字多粘连、多重叠等特点,提出一种基于可变窗口的古代手写汉字多步切分方法。对古文献进行列切分,列切分采用投影过滤的方法,采用投影法对手写字进行粗切分,对存在粘连或重叠的字串采用可变窗... 根据古文献和古代手写体汉字纵向书写,上下字多粘连、多重叠等特点,提出一种基于可变窗口的古代手写汉字多步切分方法。对古文献进行列切分,列切分采用投影过滤的方法,采用投影法对手写字进行粗切分,对存在粘连或重叠的字串采用可变窗口的方法进行细切分,确定字串中每一个单字的切分路径。实验结果表明,该方法能够有效应用于古文献中手写汉字的切分。 展开更多
关键词 古文献 手写汉字 列切分 汉字切分 可变窗口 切分路径
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基于连通域特征的维吾尔手写文本行分割 被引量：6
2
作者 易晓芳 卡米力.木依丁 艾斯卡尔.艾木都拉 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第18期142-146,共5页
针对维吾尔文手写体文本中行分割问题,基于连通域大小将图像中文字分为三类,提出了自适应涂抹细化算法,对主体文本行进行定位;并对第三类连通域中相邻两文本行间粘连的字符进行切割;此外,利用重心范围内的邻域搜索算法,解决了剩余笔画... 针对维吾尔文手写体文本中行分割问题,基于连通域大小将图像中文字分为三类,提出了自适应涂抹细化算法,对主体文本行进行定位;并对第三类连通域中相邻两文本行间粘连的字符进行切割;此外,利用重心范围内的邻域搜索算法,解决了剩余笔画的文本行归附问题。实验结果表明,该方法与常见的水平投影法,分段投影法,及涂抹方法相比具有更好的分割效果。 展开更多
关键词 维吾尔文 手写体文本 文本行分割 重心 邻域
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基于分段式前景涂抹和背景细化的文本行分割 被引量：4
3
作者 易晓芳 卡米力.木依丁 艾斯卡尔.艾木都拉 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第5期204-208,共5页
现有算法对于笔画中含有大量离散笔画点和附加部分的手写体文本,分割性能较低。针对该问题,提出一种基于分段式前景涂抹和背景细化的文本行分割算法。对前景部分实施分段式涂抹,并删除长宽比不满足条件的膨胀区域,以获得文本区域的定位... 现有算法对于笔画中含有大量离散笔画点和附加部分的手写体文本,分割性能较低。针对该问题,提出一种基于分段式前景涂抹和背景细化的文本行分割算法。对前景部分实施分段式涂抹,并删除长宽比不满足条件的膨胀区域,以获得文本区域的定位,利用图像背景的细化获取文本行分割线,给出重心判定算法,从而解决上下文本行之间的文字重叠问题。对210幅图片、2 563个文本行进行实验,结果表明,该算法的出错率仅为3.3%,低于水平投影算法、分段式投影算法和聚类算法,能对文本行进行较为完整的分割。 展开更多
关键词 手写文本 文本行分割 分割性能 涂抹 背景细化
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基于着色处理的维吾尔文手写文本行分割 被引量：4
4
作者 艾斯卡尔.艾木都拉 易晓芳 卡米力.木依丁 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期259-264,共6页
针对维吾尔文手写体文本中行分割问题,该文根据维吾尔文字包含区分字母的诸多点笔画和附加部分的特点,对文字主体笔画部分采用分段式前景涂抹算法,并将涂抹后图像的前景部分进行细化运算,通过细化线条与原图像的叠加、着色处理获取主体... 针对维吾尔文手写体文本中行分割问题,该文根据维吾尔文字包含区分字母的诸多点笔画和附加部分的特点,对文字主体笔画部分采用分段式前景涂抹算法,并将涂抹后图像的前景部分进行细化运算,通过细化线条与原图像的叠加、着色处理获取主体文本区域定位;然后通过重心辐射扫描的方法,解决了剩余细小笔画的文本行归附问题。实验结果表明:该文方法与常见的水平投影、分段式投影与基于涂抹方法相比具有更好的行分割效果。 展开更多
关键词 维吾尔文 手写体文本 行分割 细化 着色处理
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基于高阶相关聚类的脱机手写文本行分割 被引量：1
5
作者 殷亚林 刘爱民 周祥东 《华中师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第1期18-22,34,共6页
从手写文档图像中提取出文本行是文档分析的一个重要预处理步骤,但是由于手写文本行之间通常行方向不平行,甚至存在着交叠和弯曲,所以它仍然是一个具有挑战性的问题.针对该问题,提出了一种基于高阶相关聚类的脱机中文手写文本行的分割算... 从手写文档图像中提取出文本行是文档分析的一个重要预处理步骤,但是由于手写文本行之间通常行方向不平行,甚至存在着交叠和弯曲,所以它仍然是一个具有挑战性的问题.针对该问题,提出了一种基于高阶相关聚类的脱机中文手写文本行的分割算法.首先,使用连通部件构成一个文档超图,然后,在学习所得的相似性度量准则的约束下,通过高阶相关聚类算法将连通部件对标记为属于或者不属于同一文本行;最后,使用union-find算法将连通部件连接成为不同的文本行.该算法在HIT-MW脱机手写数据库上的803幅文档上取得了较好的效果,召回率99.05%,错误率为1.96%. 展开更多
关键词 手写文本行分割 高阶相关聚类 超图
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回归——聚类联合框架下的手写文本行提取
6
作者 朱健菲 应自炉 陈鹏飞 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期1207-1217,共11页
目的手写文本行提取是文档图像处理中的重要基础步骤,对于无约束手写文本图像,文本行都会有不同程度的倾斜、弯曲、交叉、粘连等问题。利用传统的几何分割或聚类的方法往往无法保证文本行边缘的精确分割。针对这些问题提出一种基于文本... 目的手写文本行提取是文档图像处理中的重要基础步骤,对于无约束手写文本图像,文本行都会有不同程度的倾斜、弯曲、交叉、粘连等问题。利用传统的几何分割或聚类的方法往往无法保证文本行边缘的精确分割。针对这些问题提出一种基于文本行回归-聚类联合框架的手写文本行提取方法。方法首先,采用各向异性高斯滤波器组对图像进行多尺度、多方向分析,利用拖尾效应检测脊形结构提取文本行主体区域,并对其骨架化得到文本行回归模型。然后,以连通域为基本图像单元建立超像素表示,为实现超像素的聚类,建立了像素-超像素-文本行关联层级随机场模型,利用能量函数优化的方法实现超像素的聚类与所属文本行标注。在此基础上,检测出所有的行间粘连字符块,采用基于回归线的k-means聚类算法由回归模型引导粘连字符像素聚类,实现粘连字符分割与所属文本行标注。最后,利用文本行标签开关实现了文本行像素的操控显示与定向提取,而不再需要几何分割。结果在HIT-MW脱机手写中文文档数据集上进行文本行提取测试,检测率DR为99.83%,识别准确率RA为99.92%。结论实验表明,提出的文本行回归-聚类联合分析框架相比于传统的分段投影分析、最小生成树聚类、Seam Carving等方法提高了文本行边缘的可控性与分割精度。在高效手写文本行提取的同时,最大程度地避免了相邻文本行的干扰,具有较高的准确率和鲁棒性。 展开更多
关键词 手写文本行提取 超像素 图像分割 回归 聚类
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