基于多尺度条件随机场的文本图像二值化

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1、《现代图书情报技术》版权所有，欢迎下载引用！请注明引用地址：基于多尺度条件随机场的文本图像二值化［Ｊ］，现代图书情报技术，２００９（４）：７９－８１．总第１７７期２００９年第４期基于多尺度条件随机场的文本图像二值化刘坤吕学强王涛施水才（北京信息科技大学中文信息处理研究中心北京１００１０１）（北京拓尔思信息技术股份有限公司北京１００１０１）【摘要】提出一种基于多尺度条件随机场（简称ｍＣＲＦ）的图像二值化算法。该算法将对图像的二值化看作一个标注过程，利用ｍＣＲＦ模型对图像中每个像素点进行标记，从而实现对整幅图像的二值化。ｍＣＲＦ模型属于判别式模型，可以容纳任意的非独立特征，从而充分利用图

2、像本身信息。实验结果表明，本算法比常用的阈值法效果有很大提高。【关键词】文本图像二值化多尺度条件随机场特征函数【分类号】ＴＰ３９１ＢｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎｏｆＤｏｃｕｍｅｎｔＩｍａｇｅＢａｓｅｄｏｎＭｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＲａｎｄｏｍＦｉｅｌｄｓＬｉｕＫｕｎＬｖＸｕｅｑｉａｎｇＷａｎｇＴａｏＳｈｉＳｈｕｉｃａｉ（ＣｈｉｎｅｓｅＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ，ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ）（ＢｅｉｊｉｎｇＴＲＳＩｎｆｏｒｍａｔｉ

3、ｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏ．Ｌｔｄ．，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ）【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄｓ．Ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｒｅａｔｓｔｈｅｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎａｓａｔａｇｇｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ，ｕｓｉｎｇｍＣＲＦｔｏｌａｂｅｌｅｖｅｒｙｐｉｘｅｌｉｎｔｈｅｉｍａｇｅ，ｓｏａｓｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｕｌｌｉｍａｇｅ．ＭＣＲＦｏｆｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅｍｏｄｅｌｃａｎａｃｃｏｍｍｏｄａｔｅａｎｙｏｆｔ

4、ｈｅｎｏｎ－ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓ，ｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｆｕｌｌｕｓｅｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｉｍａｇｅ．Ｆｒｏｍｔｈｅｒｅｓｕｌｔｃａｎｓｅｅｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｃｏｍｍｏｎｔｈｒｅｓｈｏｌｄｍｅｔｈｏｄｉｎｅｆｆｅｃｔ．【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ＤｏｃｕｍｅｎｔｉｍａｇｅＢｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎｍＣＲＦＦｅａｔｕｒｅｆｕｎｃｔｉｏｎ１引言光学字符识别（ＯＣＲ）技术在众多领域得到广泛应用，例如视频字幕的识别、智能交通系统中的车牌识别、信封字符的识别等。对字符图像进行二值化是绝大多数字符识别系统所必需的过程，近年来ＯＣＲ工作者对此进行了

5、大量研究。目前二值化问题主要是靠设定全局阈值和局部阈值的方法解决，如文献［１］。然而，仅仅孤立的利用像素值大小来进行二值化效果并不理想，而且文字图像本身的大量信息也没有被很好的利用。鉴于此，本文利［２］用在图像分割方面已有很好应用的多尺度条件随机场（ｍＣＲＦ）来解决图像二值化问题。２多尺度条件随机场（ｍＣＲＦ）［４］条件随机场是一种无向图模型，用于在输入观察序列时计算标注序列的条件概率。对于一幅大小为Ｍ×Ｎ收稿日期：２００８－１１－２１收修改稿日期：２００９－０２－２４本文系８６３计划重点项目“跨媒体搜索关键技术研究及服务产品开发”（项目编号：２００６ＡＡ０１０１０５）、北京市属高等学

6、校人才强教计划项目“创新团队－智能搜索引擎和文本挖掘”（项目编号：ＰＸＭ２００７＿０１４２２４＿０４４６７７）和国家自然科学基金项目“基于语义分析和统计的自动主题标引研究”（项目编号：６０８７２１３３）的研究成果之一。ＸＩＡＮＤＡＩＴＵＳＨＵＱＩＮＧＢＡＯＪＩＳＨＵ７９应用实践的图像，观察序列Ｏ＝｛ｏ，ｏ，…ｏ｝表示图像的像素ｗ，…ｗ｝为模型中待定的参数。１２Ｍ×Ｎ１Ｊ观察值序列，标注序列Ｓ＝｛ｓ，ｓ，…ｓ｝表示像素二１２Ｍ×Ｎ３参数估计值化标签序列，即对于图像中任意ｏ（ｔ＝１，２，…Ｍ×ｔｔｔｔＮ，ｏｔ∈［０，２５５］），均有ｓｔ∈｛０，１｝表示该点像素值二值设训练集为Ｄ＝｛（Ｓ，Ｏ）

7、，ｔ＝１，２，…Ｎ｝，其中Ｏｔ化后的结果。和Ｓ分别为第ｔ幅文本图像的原始图像和二值化结果２．１局部条件随机场图像，笔者利用最大似然估计法来估计模型参数，求取对于某个特定的二维观察序列Ｏ，标签序列Ｓ的能够最大化训练集中结果图像的条件概率的对数和的条件概率可以利用ＧＩＢＢＳ分布与ＣＲＦ在联合概率意θ，即：［３］θ＝ａｒｇｍａｘ∑ｌｏｇＰ（Ｓｔ｜Ｏｔ，θ）（６）义上的等价性上来获得。令Ｃ（Ｏ，Ｓ）为图中最大全θｔ连同环的集合，在每个环