視覺文檔圖像光學(xué)失真的校正.pdf

1、文檔的數(shù)字化是建設(shè)信息化社會的迫切需要，作為轉(zhuǎn)換工具的OCR（Optical Character Recognition，光學(xué)字符識別）技術(shù)已得到廣泛應(yīng)用。隨著數(shù)字成像設(shè)備的普及，OCR技術(shù)開始進入視覺文檔圖像這一領(lǐng)域。
　　 本文針對視覺文檔圖像的光學(xué)失真進行校正，主要包括椒鹽噪聲的去除、消除圖像模糊、曝光不良的處理、積厚陰影的消除和單幅圖像的超分辨率探討五個組成部分。主要工作如下：
　　 對于文檔圖像中存在的椒鹽噪聲

2、，改進了基于筆畫特性的椒鹽噪聲處理方法。改進后的算法不僅不會產(chǎn)生文字模糊或筆畫丟失，而且能有效適應(yīng)多語種文字的圖文混排，合理進行閾值判斷，有效去除文檔圖像中的椒鹽噪聲。
　　 對于模糊的文檔圖像，改進了提取文字骨架來處理模糊的算法。該算法根據(jù)文檔圖像的特性，將常見字體分為兩大類，并對每類字體設(shè)計不同的求閾值方法，改進后的算法，能夠有效地消除圖像的模糊。
　　 對于曝光不良的視覺文檔圖像，改進了基于目標(biāo)和背景分離的目標(biāo)增強

3、算法。改進后的算法對含版畫類插圖的視覺文檔圖像，先利用二值化和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對插圖位置進行判定，再對插圖區(qū)和剩余區(qū)分別進行不同的增強處理，實驗結(jié)果表明，較之改進前，能更好地處理視覺文檔圖像。
　　 對于視覺文檔圖像中的積厚陰影，本文實現(xiàn)了已有的“借鑒視覺圖像曝光不良的校正”來處理積厚陰影的算法。實驗表明，該算法能有效去除視覺文檔圖像中的積厚陰影。
　　 針對小字號文字的OCR識別率不高的情況，本文提出一種先進行插值放大，