第一章文档图像预处理概述 - read

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1、目录摘要：3第一章文档图像预处理概述51.1文档图像处理系统介绍51.2文档图像预处理61.2.1彩色图像转换为灰度图像，以及灰度图像的二值化61.2.2图像方向的自动检测与倾斜校正71.2.3版面结构理解8参考文献10第二章传统的图像阈值化方法介绍112.1图像分割与图像阈值化概述112.2全局阈值选取方法122.2.1直方图与直方图变换方法122.2.2最大类间方差法(ostu方法)142.2.3最小误差法152.2.4概率松弛法（Relaxation）162.2.5最大熵方法172.2.5.1Shannon关于熵的定义182.2.5.2Pu

2、n的最大熵方法182.2.5.3Kapur,Sahoo和Wong的方法202.2.5.4Abutaleb的二维熵算法202.2.5.5Pal和Bhandari的条件熵方法222.3局部阈值方法与动态阈值选取252.3.1Chow和Kaneko的方法272.3.2Yanowitz和Bruckstein的方法272.3.3Sauvola和Pietikäinen的方法28参考文献30第三章改进的算法：直接局域二值化方法313.1问题的提出313.2对问题的分析及解决方案的提出333.3直接局域二值化方法333.3.1将图像划分成为子区域343.3.2使

3、用改进的条件熵方法进行阈值化363.4算法效果比较42参考文献45第四章总结与展望46致谢474747摘要：作为信息的最重要载体，电子文档处理的研究引起人们极大的兴趣。在任何文档处理系统中，预处理极为重要，其效果好坏会严重地影响其它模块的工作。特别是灰度图像二值化效果的好坏，对识别效果以及其后的一切处理都有相当大的影响。原因之一是，任何物理传感输入都是灰度图像，文档处理系统的大多数模块却仅仅处理二值图像，图像二值化是必不可少的。此外，图像二值化本身也是数字图像处理中重要的基本问题。本文首先介绍完整的文档处理系统以及其预处理模块，然后将重点放在二值

4、化问题上，给出图像阈值化方法的综述，并对全局阈值化、局部动态阈值化等方法的优点和缺点给出评价。本文尤其针对灰度变化比较复杂的文档图像，提出了一种改进的动态阈值化算法，并以仿真实验与以往的全局方法进行了比较，证实所发展新方法的优势。本文对该新算法在具体应用中会遇到的问题也做了估计，并提出解决相应问题的基本原则。关键词：预处理，灰度图像，二值化，阈值47DirectLocal-thresholdingMethodforGray-levelDocumentImagesAbstract:Peoplehavegreatinterestinthestudyo

5、fdocumentprocessing,aselectronicdocumentisthemostimportantinformationcarriernowadays.Inanydocumentprocessingsystem,pre-processingplaysanimportantroleinthatitaffectsallthelatermodulesinthesystem.Amongvariouspre-processing,gray-levelimagetobinary-imageconversion,orimagebinariza

6、tionisakey.First,animageobtainedwithasensorisessentiallyagrey-levelimage,butmostmodulesintheprocessingsystemonlydealwithbinaryimage,andbinarizationbecomesanecessity.Second,binarizationhasit’sownbasicresearchinterest.Inthisthesis,wefirstintroducethefulldocumentprocessingsystem

7、anditspreprocessingpart;thenwegivespecialattentiontotheproblemofbinarization,andmakeasurveyofvariousexistingimagethresholdingmethodologies,includingglobalmethodsandlocaldynamicmethods,withevaluationsoftheirexcellencesandshortcomings.Then,aimingatthecaseofdocumentimagewithcomp

8、lexgray-levelvariation,webringforwardanimproveddynamicthresholdingal