基于对比度增强和背景估计的文档图像二值化

针对文档图像存在的退化状况对其二值化处理的影响,文中提出一种基于对比度增强和背景估计的文档图像二值化算法,用于对退化的文档图像进行二值化增强处理。该算法根据不同子区域亮度信息的差异采用不同对比度增强算法对文档图像进行增强处理,通过运用形态学闭运算对增强后的文档图像进行处理来移除文档图像的背景,结合Ostu和Sauvola算法获取文档图像的二值化图像,并通过基于边缘像素邻域灰度值的分布情况进行文本断笔修复。实验结果表明,该算法的F-Measure(FM)为90.47%,峰值信噪比(PSNR)达到19.15 d B,负率指标(NRM)低至0.053 8,分类错误度量(MPM)降至0.000 33,验证了本文提出的二值化算法的有效性。

基于关键点检测的文档文本定位算法研究

文本中的定位是文本提取的前提和基础,文中针对手机拍摄的文档文本定位易受背景和文档自身质量干扰的问题,根据文档文本的特性,提出了一种基于关键点检测的文档文本定位算法。算法使用二值化算法对文档文本进行增强处理,运用FASText关键点检测方法实现对文本的局部定位,运用文档文本的特性去除伪关键点,进行连通域检测和非最大值压制,获取文本候选区域;训练高、低精度两个文本分类器,对得到的文本候选区域进行双阈值分类,将候选文本集分为强文本集、弱文本集和非文本集;在弱文本集中,根据文本相似的特征,寻找与强文本集中相似的文本,去除虚假文本,提高定位精度。实验结果证明,该算法可以快速、精确地实现对文档文本的定位。

基于地铁自动售票口的人群密度检测及预警

地铁自动售票机的普及方便了人们购票,但售票机前拥挤的人群给地铁站安全带来了巨大的隐患,对自动售票口人群密度的检测及预警非常有必要。基于地铁人群密度大,人群遮挡且滞留严重的特点,提出了一种快速实时检测预警方法。先对全场景进行透视矫正划分检测子区域,如果子区域前景像素数超过设定阈值,则对该子区域使用纹理特征估计人群密度,当多个子区域被估计为高密度等级时,则发出预警。实验结果及现场应用表明,这种方法简单有效,能够实时检测售票口的人群密度并能准确做出预警,指导管理人员疏散人群。

中原名胜──老君台

中原名胜老君台完颜勇老君台位于鹿邑县城东北隅，又名升仙台，拜仙台，传说为老子升仙处，大约始建于唐代。据清光绪《鹿邑县志》载：台前原有蜡庙、文昌宫、吕祖庙等建筑。台上苍松翠柏，台下湖水氵蒙洄，整个建筑宏伟壮观，风光秀丽。现仅存一座由北向南的圆台，高１３...