基于文本圖像二值算法的優(yōu)化研究.pdf_第1頁
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1、隨著時(shí)間的推移紙質(zhì)文獻(xiàn)資料越來越多,需要占用越來越多的空間來存放,導(dǎo)致搜索、使用起來不方便,因此需要將其數(shù)字化后存儲(chǔ)以便于管理與應(yīng)用。為了將這些文獻(xiàn)變成數(shù)字化,一般會(huì)將它們拍攝、打印成文本圖像,然后對(duì)這些文本圖像進(jìn)行二值化,保留下它們的文本信息后再進(jìn)行后續(xù)的處理。二值化作為數(shù)字化的關(guān)鍵步驟,它的準(zhǔn)確程度直接影響了后續(xù)步驟的處理效率和準(zhǔn)確率,因此對(duì)文本圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的二值化是十分重要的。但是,許多的紙質(zhì)文獻(xiàn)因其年代久遠(yuǎn),文獻(xiàn)本身會(huì)出現(xiàn)一些難

2、以避免的損傷,比如紙張的舊化,一些使用后留下的痕跡,存放時(shí)間過長(zhǎng)使得背面的字跡浸透過來等等。因此,對(duì)這些文獻(xiàn)的文本圖像進(jìn)行二值化時(shí),難度會(huì)大幅度增加。所以,最近十多年來,二值化算法不斷的進(jìn)步,只為提高二值化的準(zhǔn)確度,以及對(duì)這些歷史文獻(xiàn)的文本圖像的適應(yīng)能力。而文本圖像由于數(shù)量巨大,不斷有不同類型的文本圖像出現(xiàn),這也大大增加了二值化算法對(duì)這些文本圖像的適應(yīng)難度。這些二值化算法對(duì)于不同的文本圖像二值化準(zhǔn)確度各有不同,很難有一種二值化算法,能夠

3、適應(yīng)現(xiàn)有的以及以后可能出現(xiàn)的所有類型的文本圖像,單純的研究一種二值化算法不是十分理想的解決方案。
  本研究提出一種基于文本圖像二值化算法的優(yōu)化方法,用以優(yōu)化現(xiàn)有二值化算法所得結(jié)果的準(zhǔn)確度以及它本身的適應(yīng)性,該算法希望在保留現(xiàn)有二值化算法的優(yōu)點(diǎn)的同時(shí),提高它對(duì)各種類型文本圖像的適應(yīng)能力,同時(shí)也能夠給它所擅長(zhǎng)類型的文本圖像二值化準(zhǔn)確度帶來再次提升。首先,我們通過 K-means算法得到了文本圖像的分類信息。然后,對(duì)文本圖像使用二值化

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