基于支持向量机的低质量文档图像二值化

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。

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。