基于区域对比度增强的二值化算法

发布时间：2018-03-06 12:29

  本文选题：图像处理　切入点：二值化　出处：《电子与信息学报》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：降质文档图像二值化问题是图像处理领域的一个难点。该文通过分析图像不同区域灰度对比度的差异,为降质文档图像提出了新的二值化算法。首先利用四叉树原理自适应划分区域,再对不同灰度对比度区域采用不同对比度增强法以调整局部区域内的灰度对比度,最后根据灰度值出现的频率确定局部阈值。该文测试了随机拍摄的降质图像及DIBCO(Document Image Binarization COntest)图像集中的50幅图像。与4种经典算法比较,所提算法处理的降质图像具有最高F-measure值和峰值信噪比(PSNR值)。
[Abstract]:The problem of image binarization in degraded documents is a difficult problem in the field of image processing. In this paper, the difference of gray contrast in different regions of image is analyzed. A new binary algorithm is proposed to reduce document image quality. Firstly, the quadtree principle is used to self-adaptively divide the region, and then the different contrast enhancement method is used to adjust the gray contrast in the local area. Finally, the local threshold is determined according to the frequency of gray value. In this paper, 50 images in the set of degraded image and DIBCO(Document Image Binarization test are tested. The degraded images processed by the proposed algorithm have the highest F-measure and peak signal-to-noise ratio (PSNR).
【作者单位】： 哈尔滨理工大学电气与电子工程学院;
【基金】：哈尔滨市科技创新人才项目(2014RFQXJ163)~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1574840