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研究文字图像中不同区域的分割问题,由于文字图像结构较为复杂,传统阈值方法由于不可避免地会在分割出的目标中留下和目标灰度比较接近的背景区域,难以满足分割效果的问题,提出了一种基于主题模型并利用马尔科夫随机场模型的文字图像分割方法。首先利用PCA和K均值方法在训练数据上提取图像编码本,然后利用编码本对待分割图像进行初始编码,根据主题模型,对编码后的图像各个码字求取概率,最后在马尔科夫模型中,利用所得到的概率构造能量函数进行仿真,结果优化了图像分割。证明无监督学习过程使得训练过程更为简单,主题模型获得的概