文档图像中书写线的检测与去除

采用快速的Hough变换检测文档图像中的书写线,从图像中抽取少量特征点,将其分成两个子集,每次从两个子集中各取一个上点计算变换窨内的对应参数,当变换空间的累加值达到预先设定的阈值就认为已成功书写线,使Hough变换的速度大大加快,具有很强的实用价值,根据书写线与字符笔画的位置关系去除书写线,对书写线和相交的区域依据书写线的宽度和相交情形确定不同的结构元素,进行数学形态学的开运算,去除书写线的同时,较好地保持了字符笔画,实验结果表明,对信封图像上书写线的检测和去除有满意的处理效果。     

基于形态学的二值文档图像背景归一化问题研究

对于包含白底黑字和黑底白字两种背景的二值文档图像，要进行后续的文字切分或OCR，首先必须进行背景色的归一化。本文提出了一种采用数学形态学的方法对两种背景进行形态滤波，取出图像的黑色背景区域，再把黑色背景区域在原图中的对应区域反色，实现图像背景归一化。     

基于两级阈值的图像分割技术在文档图像中的应用

研究图像二值化分割问题。针对模糊或者蜕化文档图像背景与文字融合在一起导致难以区分的难点,提出一种快速有效的两级结构图像分割算法。首先利用迭代算法对图像进行单一阈值分割,在每次迭代过程中以图像均值为依据,对图像进行均衡化处理;在基于全局分割的基础上,在局部范围内根据噪声的统计特性对文档图像进行去噪处理。方法简单高效,实验结果显示该方法能快速地将文档中的文字与背景进行分离,为后续的文档自动化处理提供准确有效的二值化图像。利用该方法,可以方便地拓展到其他类型的二值化处理系统中,例如车牌分割等。     

一种新颖的灰度形态学算子

数学形态学方法是非线性图像处理中的一种重要方法,在二值图像处理中已获得了广泛的应用,但在灰度图像处理中的应用却相对有限,文中从形态学算子构造的角度出发,提出了一种具有较强实用能力的灰度形态学算子的构造方法。     

背景估计和局部自适应集成的手写图像二值化

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。     

一种基于版面结构距离的文档图像检索算法

介绍了一种基于版面结构距离的文档图像检索算法,使用版面特征作为文档图像的特征检索图像.先将文档图像进行梯度和最大梯度差(MGD)计算,然后使用MGD值作为一个窗口对文本区域进行融合,将文档图像以行线的形式标示出来.同时给出了检索的匹配方法,并对匹配方法进行了实验.实验结果表明,该检索方法具有较高的查准率,具有很好的抗倾斜和抗缩放效果.     

融合背景估计与U-Net的文档图像二值化算法

针对低质量文档图像存在页面污渍、墨迹浸润、背景纹理等多种退化因素,提出一种融合背景估计与U型卷积神经网络（U-Net）的文档图像二值化算法。该算法首先进行图像对比度增强,然后通过形态学闭操作来估计文档图像背景,并利用全卷积网络,即U-Net对背景减除图像进行前景背景分割,最后采用全局最优阈值处理方法获得最终二值图像。实验结果表明,在2016和2017年国际文档图像二值化竞赛中该算法的◢F值（F◣-measure,FM）、伪◢F◣值（pseudo ◢F◣-measure,p-FM）、峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）、距离倒数失真度量（distance reciprocal distortion,DRD）比性能次优的经典算法最高有5.58%、2.47%、0.86 dB、1.19%的性能提升。     

基于形态学的图像二值化方法

提出了一种自适应图像二值化方法，它基于数学形态学理论，求取彩色图像边缘特征，并将它与灰度直方图二值化方法相结合，实验表明，这一算法能较好地保留原图像中的特征，二值化后的图像效果不错。     

低质量文档图像二值化算法研究

针对低质量文档图像中存在的墨迹浸润、页面污渍或背景纹理等退化因素,提出一种低质量文档图像二值化算法。算法首先基于文档图像的局部对比度实现字符笔画像素检测,然后采用Otsu算法对其进行全局最优阈值化处理,最后通过估计字符笔画宽度确定邻域窗尺寸,从而实现字符前景与页面背景的精细分割。实验结果表明,该算法在F-measure、PSNR、SSIM、NRM、DRD等性能指标方面较其它经典的文档二值化算法具有明显优势。该算法不仅能够较好地保留笔画细节外,还能够较好地抑制文档背景。     

基于背景估计和边缘检测的文档图像二值化

为提高文档图像在对比度低、光照不均、大块噪声等复杂图像背景下二值化效果,提出一种背景估计与边缘检测相结合的图像二值化方法。该方法先利用Sauvola算法有效地估计图像的背景,并在此基础上,结合改进的Canny算法获取边缘变化信息,利用基于局部阈值的策略进行二值化。实验结果表明,该算法取得了较好的二值化效果,在开放的DIBCO 2011数据集上测试,其性能与Otsu、Niblack、Sauvola经典方法相比有大幅提高,其F值比ICDAR2011二值化竞赛中第一名的算法略有提高。     

一种政府资源档案图像的二值化方法

针对政府资源档案灰度图像,应用线性变换增强图像对比度,利用空域滤波减少噪声对图像的影响,在此基础上,使用改进的大津率法计算图像的整体阈值T2,使用Bernsen算法计算图像的阈值曲面T1,进而定义笔划断裂阈值T3、邻域平均阈值T4、全局和局部相结合的阈值T5;然后综合利用T1-T5五个阈值,对灰度图像进行二值化。实验表明,这种基于全局和局部阈值相结合的方法对政府资源档案具有广泛适应性,对伪影和断笔划处理的效果令人满意。     

银行支票中小写金额图像的提取

支票图像的分割与识别是目前文档自动处理领域中讨论的一个热点问题。其中字符图像的分割是预处理过程中的一个重要环节,对识别系统有很大的影响。在我国的支票图像中常含有较深的印章图像叠加在被分割的字符上,增加了字符分割的难度。本文以支票中小写金额的图像为例,提出了字符的逐层分割方法以及用于判断印章图像是否去除的评判准则。首先去除图像中的底纹和定位格线;然后通过迭代的方法选取阈值去除印章图像;最后采用基于连通区的区域增长算法提取字符图像,去除碎块。在2725张实地采集的我国现行支票上的实验结果表明,本文的方法能够有效的去除印章图像,分割出字符。     

基于内容的文档图像倾斜校正

纸质文档通过图像获取设备转换为文档图像,由于人为因素和一些其它原因,文档图像不可避免地包含一定的倾斜角度。为了便于计算机处理,有必要对文档图像进行倾斜校正。文档版面十分复杂,包含文字、图像、图形、表格等内容。建立一个较为通用的文档图像倾斜校正算法是很困难的。提出了基于内容的文档倾斜自动校正方法,通过小波变换、游长平滑和细化处理,提取表格中的水平线和垂直线或文字行。针对不同的文档版面采用相应的倾斜校正策略。实验表明该方法具有倾斜校正速度快、精度高和适应性强的特点。     

读书机器人的版面分析及文字图像预处理算法

读书机器人利用光机电一体化技术,实现翻页、版面信息采集、版面分析与文字识别、朗读等自动化功能。由于书本的厚度和装订线,自动翻页机构和视觉系统可能导致版面文字图像的几何变形,直接影响机器人的文字识别能力。因此提出一种版面文字图像的预处理算法,包括版面分析、图像二值化、并通过建立数学模型矫正扭曲变形,改善获取的版面图像质量,提高OCR识别率,保证读书机器人阅读流畅和工作稳定。     

一种优化的文档图像分割方法

文档图像在数字图书馆、电子商务以及电子政务等工程中已获得广泛应用。如何对文档图像进行有效的转换、存储和传输,成为人们研究的焦点。将文档图像分割成不同的区域,根据不同区域的特点分别进行处理,成为一种有效的解决方案。本文在传统的块分割和图层分割方法的基础上,提出了一种优化的文档图像分割思路,对这两种方法进行了合理的综合处理,能够取得更好的效果。     

关于彩色图象处理的形态学算子研究

彩色形态变换是数学形态学从灰度图象到彩色图象的推广,基于ＲＧＢ（ｒｅｄ－ｇｒｅｅｎ－ｂｌｕｅ）彩色坐标系统,提出了彩色形态变换的理论,并讨论了它们的性质,进而建立了彩色形态变换与灰度形态学的联系,彩色形态变换作为一种数学形态学方法在彩色空间的延拓,可有效地应用于彩色图象处理、图象编码和目标形状特征提取等。     

一种改进的自适应直方图均衡化增强档案图像的方法

直方图均衡化能够调节图像的动态灰度范围,是一种经典有效的图像增强方法,但它建立在合并相似像素灰度的基础之上,模糊了图像的细节。强调细节的自适应图像均衡化（DEAHE）不但保持了图像均衡化具有动态范围调节的优点,而且也可以放大图像细节。考虑到档案图像在数码化过程种可能受噪声的干扰,DEAHE方法在强调图像细节的同时,也放大了噪声,因此,本文提出一种改进的DEAHE方法,即IDEAHE方法,它使得增强后的档案图像噪声得到抑制、图像细节得以放大、整幅图像的灰度范围得到调节。实验表明,经过IDEAHE方法增强后的档案图像,其主观视觉效果改善明显,可用于实际的数码档案生产过程中。     

Vector Ordering and Morphological Operations for Colour Image Processing: Fundamentals and Applications

: The extension of concepts of greyscale morphology to colour image processing requires the use of a proper ordering of vectors (colours) and the definitions of infimum and supremum operators in an appropriate colour space. In this paper, a new approach to colour image morphology is proposed. It is based on a new ordering of vectors in the HSV colour space that is partial ordering. The proposed approach is hue preserving, and it is not a component-wise technique. Its basic characteristic is that it is compatible to the standard greyscale morphology: its fundamental and secondary operations possess the same basic properties as their greyscale counterparts, and furthermore, it is identical to greyscale morphology when it is applied to greyscale images. Examples that illustrate the application of the defined operations to colour images are provided. Moreover, the usefulness of the new method in various colour image processing applications, such as colour image edge detection, object recognition, vector top-hat filtering and skeleton extraction, is demonstrated. Received: 14 July 2000, Received in revised form: 24 April 2001, Accepted: 19 June 2001     

基于信息度量的图像特征与文本图像分类

作为一种基本图像类型,文本图像在电子商务等方面得到了广泛应用。针对图像数据库中文本图像识别与分类的应用需求,依据文本图像数据与连续色调图像的总体灰度分布差异,该文提出了一种基于图像信息度量(Picture Information Measure IPIM)的图像特征和基于该特征的文本图像分类方法。约2G、800幅网络图像数据库的分析和实验表明,图像的PIM特征可以显著区分文本图像和连续色调图像,识别和分类效果好。     

一种基于模板的档案图像压缩新方法

在大容量档案图像数据库中,不仅单页档案图像内部存在数据冗余,而且档案图像页之间存在大量集合冗余.本文提出了基于模板的压缩新方法,通过定义相似图像集合的模板,充分利用图像数据的先验知识,对档案图像的内容进行分析和理解,从图像内和图像间以二维模式压缩图像数据.实验表明,该方法能够大幅提高压缩性能.