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杂志ISSN号
基于支持向量机的低质量文档图像二值化
作者单位:
;1.湖北工业大学太阳能高效利用湖北省协同创新中心;2.湖北工业大学电气与电子工程学院
摘 要:
针对低质量文档图像受墨迹浸润、页面污渍、背景纹理或光照不均等因素的影响,提出一种基于支持向量机(SVM)的低质量文档图像二值化方法。该方法对文档图像进行分块,并增强每个图像块的局部对比度;利用SVM将这些图像块分成三类,对不同图像类采用不同的阈值处理,实现粗略分割;通过笔画宽度估计确定邻域窗尺寸,从而实现局部精细二值化。实验结果表明,该算法无论从二值化图像质量,还是各种评估参数,较其他经典文档二值化方法都具有明显优势。
关 键 词:
低质量文档图像二值化
支持向量机(SVM)
局部对比度
笔画宽度估计
LOW QUALITY DOCUMENT IMAGE BINARIZATION BASED ON SUPPORT VECTOR MACHINE
Abstract:
Keywords:
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