改进的手写文本行分割算法：分段前景涂抹与背景细化

本文主要探讨了一种针对手写体文本行分割问题的创新算法，特别是在处理笔画中含有大量离散笔画点和附加部分的情况下，传统方法的分割性能通常不尽如人意。该算法的核心思想是采用分段式前景涂抹和背景细化策略来提升分割效果。 首先，针对手写文本的特性，算法对前景部分实施分段式涂抹。这种方法通过逐个区域处理，能够更细致地识别和分离文本区域，减少误识别的可能性。在涂抹过程中，会删除那些长宽比不符合预设条件的膨胀区域，以确保得到准确的文本区域定位。 接着，算法利用图像背景的细化技术来提取文本行分割线。通过对背景信息的深入分析，算法能够找到文本行之间的边界，即使在文字重叠的情况下，也能有效地识别出每行的边界，避免了分割错误。 为了进一步增强精度，文章还提出了一个重心判定算法，用于确定文本行的精确位置。这个算法能够根据文本区域的形状和分布，计算出每个文本行的中心点，从而更准确地划分文本行。 作者们针对210幅图片和2563个文本行进行了详尽的实验验证。实验结果显示，该算法的出错率仅为3.3%，相较于水平投影算法、分段式投影算法和聚类算法，具有显著的优势，能够实现对文本行更为完整和准确的分割。这证明了该算法在实际应用中的高效性和可靠性。 这篇论文介绍了一种有效的文本行分割方法，特别适用于手写体文本，其通过分段式前景涂抹和背景细化的结合，有效解决了传统方法在处理复杂手写文本时的挑战，提高了分割的精度和鲁棒性，为文本处理和识别领域的研究提供了新的思路和技术支持。