【摘 要】
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图像二值化是将文本从背景中分离的算法，是后继识别任务的关键预处理步骤。低质量的文本图像往往包含各种退化情况，比如：光照不均匀、笔画灰度变化过大、背面渗透等。这些退化情
【机 构】
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广州广电运通金融电子股份有限公司广电运通研究院,清华大学机械工程学院,广东省货币识别企业重点实验室
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图像二值化是将文本从背景中分离的算法，是后继识别任务的关键预处理步骤。低质量的文本图像往往包含各种退化情况，比如：光照不均匀、笔画灰度变化过大、背面渗透等。这些退化情况导致其二值化非常困难。近几年出现的基于Laplacian能量的二值化方法对退化文档进行二值化取得较好的结果，但是上述方法容易导致细长弱笔画丢失。为此提出一种改进Laplacian能量的方法，利用笔画有较强的双边缘响应，对笔画区域的Laplacian算子响应进行加强，使得细长弱笔画得以保留。针对DIBC02013数据测试表明本文的方法能够较好
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