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J-GLOBAL ID：201702248244384459   整理番号：17A1570150

最適化されたハイブリッドしきい値処理による文書画像の二値化【Powered by NICT】

Document image binarization via optimized hybrid thresholding

著者 (4件)： Liang Yunfeng (Interdisciplinary Graduate School, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Lin Zhiping (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Sun Lei (School of Information and Electronic, Beijing Institute of Technology, Beijing, PR China) ,  Cao Jiuwen (Key Lab for IOT and Information Fusion Technology of Zhejiang, Hangzhou Dianzi University, PR China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISCAS  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 文書画像二値化は,光学的文字認識と解析に向けた重要なステップである。画像二値化を実現する一つの共通的方法であるしきい値処理。しきい値法はしきい値を求めるのに使用した地域情報の全体的及び局部的なものに分けることができる。両方の方法は,それぞれの欠点を持っている。包括的な方法は背景変動に適応できないが,局所法は,局所窓サイズ決定の問題を抱えている。局所と大域的しきい値を組み合わせ,これらの欠点を軽減できることをハイブリッド法。本論文では,ハイブリッドしきい値法を用いて,局所的および大域的量の間のトレードオフを変分最適化を用いて決定した。提案したアルゴリズムは,(H )DIBCOベンチマーク上で試験し,一つの最新の文書画像二値化法よりも優れた性能を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *文書画像 ,  ベンチマーク ,  *最適化 ,  変分法 ,  *画像 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： ハイブリッド法 ,  地域情報 ,  *二値化 ,  *閾値処理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化 ,  しきい値処理 ,  文書画像 ,  二値化