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在文档图像分析中,二进制是一个将灰色比例的图像转换成二进制图像的过程,将文本与背景区分开来。选择一个最佳阈值对于准确的文本提取和识别至关重要。本文讨论确定二进制最佳阈值的方法。
理解二进制
二进制简化图像处理, 将图像缩小为两个像素值: 黑白。 阈值决定了哪些像素被转换成黑色, 哪些为白色。 一个适当的阈值确保文本保持清晰清晰清晰, 并且可以辨认, 而背景噪音最小化 。
阈值计算方法
有一些方法可以找到二进制的最佳门槛。最常见的方法包括:
- Global Thresshives:[ 对整个图像使用单一的阈值,通常由大津方法等算法决定.
- 调性线轴:[]计算图像内较小区域的阈值,对不均匀的照明条件有用.
- 历史图分析:分析像素强度直方图,以识别合适的切点.
大津的方法
大津的方法是一种流行的全球阈值技术,通过最大限度缩小前缘和背景类之间的差值,自动决定阈值,对于具有双模式直方图的图像有效,其中文本和背景强度是截然不同的.
选择正确的方法
方法的选择取决于扫描文件的质量。对于统一照明的图像,像大津那样的全球方法就足够了。对于灯光或阴影不均匀的文件,适应性阈值的设定提供了更好的效果。