一种基于支持向量机的文档图像二值化方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106096610A(43)申请公布日2016.11.09(21)申请号201610421725.7(22)申请日2016.06.13(71)申请人湖北工业大学地址430068湖北省武汉市武昌区南湖李家墩1村1号(72)发明人熊炜赵诗云徐晶晶赵楠刘敏王改华李敏刘小镜吴俊驰(74)专利代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)42222代理人魏波(51)Int.Cl.G06K9/38(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书3页说明书8页附图1页(54)发明名称一种基于支持向量机的文档图像二值化方法(57)摘要本发明公开了一种基于支持向量机的文档图像二值化方法，包括彩色图像灰度化、文档图像分块、提高图像块的局部对比度、特征参数提取、SVM阈值分类、图像块拼接、笔画宽度估计、局部二值化等八个步骤；本发明采用最小均值法对彩色图像进行灰度化，所得灰度图像具有彩色无关性；定义的局部对比度，不仅能够补偿图像亮度变化产生的影响，还综合考虑了图像邻域内所有像素对图像局部对比度的归一化贡献；采用SVM阈值分类法准确性高，可靠性高；采用逐行扫描法进行笔画宽度估计，对文档图像分辨率变化具有较好的鲁棒性；本发明能够较好地保留字符笔画细节，并在有效分割字符前景的同时，较好地抑制墨迹浸润、页面污渍、纹理背景及光照不均等现象。CN106096610ACN106096610A权利要求书1/3页1.一种基于支持向量机的文档图像二值化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：判断文档图像是否为彩色图像；若是，则对彩色图像进行灰度化处理，然后执行下述步骤2；若否，则继续执行下述步骤2；步骤2：对文档图像进行分块；对于每幅文档图像按照N×N的大小进行分块，这样每幅图片都被分成了N2块图像区域，N≥5；所述N2块图像区域包含了三种不同类型：①只含有背景，没有任何前景文本信息；②文本前景和复杂背景融合较好，其各自占图像块比例约为50％；③文本前景占图像块比例小于10％，图像中的其他部分都是复杂的背景区域；步骤3：提高图像块的局部对比度；步骤4：图像块的特征参数提取；步骤5：SVM阈值分类模型训练，包括以下子步骤：步骤5.1：将步骤3中每个经过局部对比度增强后的图像块分别以T0、TOtsu和Tmin作为阈值进行粗分割，分割的结果分开存储；对于步骤2中所述第①种情况，直接将阈值取为0，记为T＝0，这样背景区域会变成全白而前景文本全黑；对于步骤2中所述第②种情况，将阈值取为该图像块的Otsu最佳阈值，记为TOtsu；对于步骤2中所述第③种情况，将阈值设定为该块周边图像块中Otsu阈值的最小值，记为Tmin；步骤5.2：将每幅图像的标准GT图像都也按照相同大小进行N×N分块，分别将T0、TOtsu和Tmin分割后的结果图和它对应的标准GT图像块进行对比，选取三种指标作为参考，即：F值(F-measure)、峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)，分别输出对应二值化图像的参数评估数值表；步骤6：图像块拼接；步骤7：笔画宽度估计；步骤8：局部二值化。2.根据权利要求1所述的基于支持向量机的文档图像二值化方法，其特征在于，步骤1中所述对彩色图像进行灰度化处理，是采用最小均值法对彩色文档图像f(x,y)进行灰度化处理，所得灰度图像具有彩色无关性，计算公式为：其中fi(x,y)分别为R、G、B三种颜色的分量图像，i可取R、G、B三个分量，fgray(x,y)为变换后的灰度图像。3.根据权利要求1所述的基于支持向量机的文档图像二值化方法，其特征在于，步骤3中所述提高图像块的局部对比度，其计算公式为：其中fmax(x,y)、fmin(x,y)和fmean(x,y)分别表示图像在以(x,y)为中心的3×3邻域内的亮度最大值、最小值和平均值；为了不使分母为0，ε是无限趋近于零的值。2CN106096610A权利要求书2/3页4.根据权利要求1所述的基于支持向量机的文档图像二值化方法，其特征在于，步骤4中所述图像块的特征参数包括均值μ、标准差σ、相对平滑度R、三阶矩u3(x)、一致性U(x)、熵e(x)、TOtsu、TOtsu-Tmin、灰度信息、u、deta；其计算公式分别为：反应图像的平均灰度；反应灰度级的变化程度，即图像粗糙程度的质量；R＝1-1/(1+σ2)，反应了图像块的平滑性；用于确定图像直方图的对称性；反应图像的均匀程度；表示图像的复杂程度和均匀程度；TOtsu，使用Otsu算法计算出来的分割阈值；TOtsu-Tmin，Tmin为该块邻域Otsu阈值的最小值；灰度信息：灰度分级信息，反应图像均匀程度；其中：L表示图像灰度级分辨率，i∈[0,L-1]表示图像灰度级取值，xi表