[发明专利]一种基于支持向量机的文档图像二值化方法

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。

主权项

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；将每幅文档图像分成N×N个图像块，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包含前景文本信息，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T0＝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图像分成N×N个图像块，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、峰值信噪比、结构相似度，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。