版面结构距离驱动的文档图像高效检索

本文介绍了一种创新的文档图像检索算法，它主要依赖于版面结构距离来增强搜索效率和精度。这种算法的核心思想是利用版面特征作为文档图像的主要检索依据，通过梯度和最大梯度差(MGD)技术对文档图像进行处理，以识别和定位文本区域。MGD值被用来构建一个窗口，对文本区域进行融合，形成行线的表示，这样有助于更精确地理解和描述文档的版面布局。 首先，算法对输入的文档图像进行预处理，包括计算图像的梯度和最大梯度差，这种方法有助于突出文本区域的边缘和对比，从而更好地识别文字部分。接下来，通过设定MGD值作为窗口，对文本区域进行逐行融合，有效地提取出文本行的位置信息，并用行线的形式呈现，这使得版面结构的特征更加清晰可见。 在匹配阶段，该算法采用相对坐标和版面之间的距离计算来评估候选文档与查询图像的相似度。这种距离度量方法不仅考虑了文本内容的布局一致性，还具有良好的抗倾斜和抗缩放性能，能够在不同角度或缩放比例下保持较高的查准率，提高了检索的鲁棒性。 当前文档图像检索领域，传统的基于内容的检索(CBIR)方法虽然可以利用颜色、纹理、形状等特征，但往往受限于字符识别的准确性问题，特别是在处理手写体和多语言文档时。而基于版面分析的方法，如利用曼哈顿距离计算文本块之间的关系，游程平滑算法或Whitespace算法，旨在解决这些问题，但它们可能无法适应所有类型的文档。 相比之下，本文提出的算法通过直接操作图像数据，避免了繁琐的人工干预和多语言系统的问题，对于大规模文档图像数据库的检索任务具有显著优势。它不仅提升了检索效率，而且能有效应对文档图像的变形情况，为实际应用提供了更加可靠和实用的解决方案。 总结来说，这是一种创新的文档图像检索方法，通过版面结构距离的计算，实现了高查准率、抗倾斜和抗缩放的特性，对于提高文档图像数据库的检索性能和用户体验具有重要意义。