[发明专利]一种基于多光谱成像技术的低质量文档图像二值化方法

摘要

本发明公开了一种基于多光谱成像技术的低质量文档图像二值化方法，包括读取多光谱图像、光谱分量图像阈值化、目标检测和阈值图像融合处理等四步骤；与其它经典的文档图像二值化方法相比，无论是从输出图像质量，还是算法性能指标，本发明提出的基于多光谱成像技术的低质量文档图像二值化方法，都要具有明显优势，在较好保留字符笔画细节的同时，能够有效抑制墨迹浸润、页面污渍、纹理背景和光照不均等现象。

主权项

1.一种基于多光谱成像技术的低质量文档图像二值化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：读取待处理文档的多光谱图像，并做线性归一化处理，获得到光谱分量图像；步骤2：对光谱分量图像进行阈值化处理；包括局部对比度增强处理、高对比度像素检测处理、笔画宽度估计处理和局部精细二值化处理；步骤3：目标检测；包括对步骤2中处理后的光谱分量图像进行光谱图像特征提取、估计自适应相干图像、基于梯度算子的图像阈值化和消除误判处理；步骤3的具体实现包括以下子步骤：步骤3.1：基于步骤2中处理后的光谱分量二值图像B0(x,y)进行光谱图像特征提取处理；步骤3.1.1：基于步骤2中处理后的光谱分量二值图像B0(x,y)估计多光谱图像前景像素灰度平均值μFG、背景像素灰度平均值μBG及其差值Δ＝μFG‑μBG；步骤3.1.2：计算多光谱图像背景像素间的协方差矩阵：Σ＝E[(I‑μBG)T(I‑μBG)]，其中，I表示多光谱图像灰度矩阵，T表示矩阵转置，E表示数学期望；步骤3.1.3：估计其广义逆矩阵Σ‑1，使同时满足以下条件：步骤3.2：估计自适应相干图像；基于步骤3.1提取的多光谱图像特征，估计自适应相干图像计算公式为：并将其动态范围限制在[0,1]之间，即：步骤3.3：基于梯度算子的图像阈值化；步骤3.2输出图像在位置(x,y)处的梯度定义为：其中，和分别表示图像沿x和y方向的一阶导数；针对梯度图像进行高对比度像素检测处理、笔画宽度估计处理和局部精细二值化处理，获得二值化输出图像B1(x,y)；步骤3.4：消除误判处理；步骤3.4.1：基于步骤3.2估计的自适应相干图像进行全局最优阈值化处理，得到二值图像B′₁(x,y)；步骤3.4.2：将二值图像B0(x,y)和B′1(x,y)同时标记为前景的像素点视为真正的前景像素TP，并以此删除B0(x,y)中所有的伪前景点，得到二值图像B2(x,y)：其中，为w×w邻域内检测出的TP前景像素总数，为w×w邻域内预先确定的TP像素下限值；步骤4：阈值图像融合处理；包括二值图像融合和图像后处理。