为了提高基于拍摄方式的文档图像的二值化效果,降低光学字符识别(optical character recognition,OCR)系统的文字识别错误率,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的二值化算法——VFCM。该算法使用最大方差比方法产生全局阈值,使用FCM(F...为了提高基于拍摄方式的文档图像的二值化效果,降低光学字符识别(optical character recognition,OCR)系统的文字识别错误率,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的二值化算法——VFCM。该算法使用最大方差比方法产生全局阈值,使用FCM(FuzzyC-Means)聚类方法产生局部阈值。这两种方法的结合能够较好地保留字符的笔画细节,并能有效地消除伪影。实验结果表明,该算法可以取得比较好的二值化效果,并能带来OCR系统识别率的有效提高。展开更多
文摘为了提高基于拍摄方式的文档图像的二值化效果,降低光学字符识别(optical character recognition,OCR)系统的文字识别错误率,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的二值化算法——VFCM。该算法使用最大方差比方法产生全局阈值,使用FCM(FuzzyC-Means)聚类方法产生局部阈值。这两种方法的结合能够较好地保留字符的笔画细节,并能有效地消除伪影。实验结果表明,该算法可以取得比较好的二值化效果,并能带来OCR系统识别率的有效提高。
