【摘 要】
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文本图像二值化是将文本从背景中分离的算法,是后继识别任务的关键预处理步骤.低质量的文本图像往往包含各种退化情况,比如,光照不均匀、笔画灰度变化过大、背面渗透等.这些退化情况导致其二值化非常困难.近几年出现的基于Laplacian能量的二值化方法对退化文档进行二值化取得了较好的结果,但是该方法容易导致细长弱笔画丢失.本文提出一种改进Laplacian能量的方法,利用笔画有较强的双边缘响应,对笔画区域
【机 构】
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广州广电运通金融电子股份有限公司 广电运通研究院,广州510663;广东省货币识别企业重点实验室,广州 510663
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文本图像二值化是将文本从背景中分离的算法,是后继识别任务的关键预处理步骤.低质量的文本图像往往包含各种退化情况,比如,光照不均匀、笔画灰度变化过大、背面渗透等.这些退化情况导致其二值化非常困难.近几年出现的基于Laplacian能量的二值化方法对退化文档进行二值化取得了较好的结果,但是该方法容易导致细长弱笔画丢失.本文提出一种改进Laplacian能量的方法,利用笔画有较强的双边缘响应,对笔画区域的Laplacian算子响应进行加强,使得细长弱笔画得以保留.针对DIBC02013数据测试表明本文的方法能够较好地处理细长弱笔画的二值化问题.
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