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J-GLOBAL ID：201802223132098905   整理番号：18A1316203

サポートベクトルマシンに基づく低品質文書画像二値化【JST・京大機械翻訳】

LOW QUALITY DOCUMENT IMAGE BINARIZATION BASED ON SUPPORT VECTOR MACHINE

著者 (7件)： Xiong Wei (湖北工業大学太陽能高效利用湖北省協同創新中心 湖北武漢 430068;湖北工業大学電气与電子工程学院 湖北武漢 430068) ,  Xu Jingjing (湖北工業大学電气与電子工程学院 湖北武漢 430068) ,  Zhao Shiyun (湖北工業大学電气与電子工程学院 湖北武漢 430068) ,  Wang Gaihua (湖北工業大学太陽能高效利用湖北省協同創新中心 湖北武漢 430068;湖北工業大学電气与電子工程学院 湖北武漢 430068) ,  Liu Min (湖北工業大学太陽能高效利用湖北省協同創新中心 湖北武漢 430068;湖北工業大学電气与電子工程学院 湖北武漢 430068) ,  Zhao Nan (湖北工業大学太陽能高效利用湖北省協同創新中心 湖北武漢 430068;湖北工業大学電气与電子工程学院 湖北武漢 430068) ,  Liu Cong (湖北工業大学太陽能高效利用湖北省協同創新中心 湖北武漢 430068;湖北工業大学電气与電子工程学院 湖北武漢 430068)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 35  号： 2  ページ： 218-223,241  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 低品質の文書画像がインクの浸潤,ページの汚れ,背景のテクスチャまたは照明の不均一要素の影響を受けるので,サポートベクトルマシン(SVM)に基づく低品質文書画像の二値化方法を提案した。文書画像をブロックして,各々の画像ブロックの局所的コントラストを強化した。SVMを用いて,これらの画像ブロックを3種類に分割し,異なる画像クラスに対して異なる閾値処理を採用し,粗いセグメンテーションを実現した。実験結果は,提案したアルゴリズムが二値化画像の品質から,また,他の古典的文書の二値化法よりも明らかに優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *文書画像 ,  *画像 ,  *サポートベクトルマシン ,  アルゴリズム ,  セグメンテーション ,  コントラスト ,  インク ,  *品質
準シソーラス用語： 閾値処理 ,  質感 ,  *二値化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Low quality document image binarization ,  Support vector machine(SVM) ,  Local contrast ,  Stroke width estimation

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： サポートベクトルマシン ,  文書画像 ,  二値化