基于多维侧窗聚类分块的退化书法文档二值化

书法字文档图像在不良光照条件下的灰度值分布差异较大,低光照区域图像对比度较低、笔画形态纹理特征出现退化,传统方法通常仅考虑了局部信息的均值、平方差、熵等因素,在形态纹理方面考虑较少,从而对低对比度区域的特征信息不敏感.针对此类问题,本文提出了一种多维侧窗聚类分块的退化书法文档的二值化方法 CSSWF (clustering segmentation based SWF),该方法首先利用SWF卷积核描述具有相似形态学特征的像素块,之后提出多种修正规则利用下采样提取低纬度信息去修正特征区域.最后,对特征图中聚类块进行前后景分离,得到二值化结果图.本文使用FM、PSNR和DRD为指标,将现有方法和本文方法进行对比,实验结果表明,在自建的100张手写退化文档图像数据集下,本文方法在低对比度暗部区域的二值化效果较为稳定,在精准度和鲁棒性上优于对比算法.