典型文献
背景估计和局部自适应集成的手写图像二值化
文献摘要：
手写文档图像中存在光照不均、笔墨浸染、纸张退化、阴影等复杂情况,针对文档图像在复杂背景下二值化后OCR效果不理想的问题,提出了一种对改进的背景估计和局部自适应集成的二值化方法.首先利用局部自适应方法得到具有高召回率的二值化图像,然后对背景估计的方法进行改进得到具有高精确率的二值化图像,最后基于连通域的方法将两种类型的图像集成得到结果.使用4种评价指标在DIBCO2013和DIBCO2016手写数据集上进行了对比实验,结果表明该方法整体性能优于Otsu,Wolf,Niblack,Sauvola,Singh和Howe等经典算法.
文献关键词：
图像处理;手写文档图像;二值化;背景估计;二值化集成
中图分类号：
作者姓名：
何皇兴;陈爱国;王蛟龙
作者机构：
江南大学人工智能与计算机学院 江苏 无锡 214122;江南大学物联网工程学院 江苏 无锡 214122
文献出处：
引用格式：
[1]何皇兴;陈爱国;王蛟龙-.背景估计和局部自适应集成的手写图像二值化)[J].计算机科学,2022(11):163-169
A类：
手写文档图像,DIBCO2013,DIBCO2016,二值化集成
B类：
背景估计,局部自适应,自适应集成,图像二值化,光照不均,笔墨,浸染,纸张,阴影,复杂情况,复杂背景,OCR,自适应方法,召回率,二值化图像,进得,精确率,于连,连通域,整体性能,Otsu,Wolf,Niblack,Sauvola,Singh,Howe
AB值：
0.371875
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