基于支持向量机的低质量文档图像二值化

• 作者: 刘敏 刘聪 徐晶晶 熊炜 王改华 赵楠 赵诗云
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 低质量文档图像二值化 支持向量机(SVM) 局部对比度 笔画宽度估计
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 218-223,241
• 页数: 7页
• 分类号: TP751
• 字数: 4333字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.02.040

摘要

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.