【摘 要】
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针对低质量文档图像存在页面污渍、墨迹浸润、背景纹理等多种退化因素,提出一种融合背景估计与U型卷积神经网络(U-Net)的文档图像二值化算法。该算法首先进行图像对比度增强,
【机 构】
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湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北工业大学太阳能高效利用湖北省协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61501178,61571182,61601177);湖北省教育厅科学技术研究项目(D20161404);太阳能高效利用湖北省协同创新中心开放基金资助项目(HBSKFZD2014011)
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针对低质量文档图像存在页面污渍、墨迹浸润、背景纹理等多种退化因素,提出一种融合背景估计与U型卷积神经网络(U-Net)的文档图像二值化算法。该算法首先进行图像对比度增强,然后通过形态学闭操作来估计文档图像背景,并利用全卷积网络,即U-Net对背景减除图像进行前景背景分割,最后采用全局最优阈值处理方法获得最终二值图像。实验结果表明,在2016和2017年国际文档图像二值化竞赛中本文算法的F值(F-measure,FM)、伪F值(pseudo F-measure,p-FM)、峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)、距离倒数失真度量(distance reciprocal distortion,DRD)比性能次优的经典算法最高有5.58%、2.47%、0.86dB、1.19%的性能提升。
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