חישוב חסימה אופטימאלית עבור Binarization ב- Document Image Analysis

בניתוח תמונה של המסמך, Binarization הוא תהליך שממיר תמונה אפורה לתוך תמונה בינארית, הבחנה טקסט מהרקע.בחירת סף אופטימלי הוא חיוני עבור מיצוי טקסט מדויק והכרה. מאמר זה דן שיטות כדי לקבוע את הסף הטוב ביותר עבור binarization.

הבנה של Binarization

Binarization מפשט עיבוד תמונה על ידי צמצום התמונה לשני ערכי פיקסל: שחור ולבן.ערך הסף קובע כי פיקסלים מומרים לשחור, אשר ללבן. סף מתאים מבטיח כי טקסט נשאר ברור וניתן להזיז, בעוד רעש רקע מצטמצם.

שיטות להבהרת הסף

קיימות מספר שיטות למציאת הסף האופטימלי עבור בינאריות.הנפוצות הנפוצות ביותר כוללות:

• (ב) ,0) Global Thresholding:FLT:1ir משתמש בערך סף אחד עבור התמונה כולה, לעתים קרובות נקבע על ידי אלגוריתמים כמו שיטת Otsu.
• (ב) ⁇ :0) , דחיית החסימה: 1 ⁇ 1 קלקולטים לתחומים קטנים יותר בתוך התמונה, שימושית בתנאי תאורה לא אחידים.
• (ב) ,0) ניתוח ה-[[1924]]: [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]

שיטת Otsu

שיטת Otsu היא טכניקת סף גלובלית פופולרית הקובעת באופן אוטומטי את הסף על ידי מיקסום השחלות בין מעמדות רקע ורקע.זה יעיל עבור תמונות עם hetograms דו-ממדי, שבו מתחמי טקסט ורקע הם ברורים.

בחירת השיטה הנכונה

בחירת השיטה תלויה באיכות המסמך הסריקה.עבור תמונות מוארות באופן אחיד, שיטות גלובליות כמו Otsu's מספיקות.עבור מסמכים עם תאורה או צללים לא אחידים, סף הסתגלות מספק תוצאות טובות יותר.