维吾尔手写文本行分割：基于连通域的新型算法

"基于连通域特征的维吾尔手写文本行分割.pdf" 这篇论文主要研究的是维吾尔手写文本行分割的问题，这是图像文档分析领域的一个关键步骤，为后续的字符分割和识别奠定了基础。传统的文本行分割技术在处理印刷体文本时表现良好，但在面对手写体，尤其是具有复杂特性的维吾尔文时，其效率和准确性会大大降低。这是因为维吾尔手写体存在诸多挑战，如文本行不平行、文字倾斜扭曲、行间交叉重叠等。 论文作者提出了一种创新的方法，即基于连通域特征的维吾尔手写文本行分割算法。他们首先将图像中的文字连通域根据大小分成三类。这种分类策略有助于区分主体文本行和其他可能的干扰元素。接着，采用自适应涂抹细化算法来定位和处理主体文本行，这种方法可以更好地适应手写体文字的特点，减少误分割的可能性。 针对第三类连通域中相邻文本行之间的粘连字符，论文中设计了一种切割策略，旨在精确地分离这些粘连部分，提高分割的准确性。此外，通过实施重心范围内的邻域搜索算法，解决了那些未被前两个步骤处理的剩余笔画的文本行归附问题。这一算法可以更全面地处理文本行的归属，确保每个字符都能正确地被归入所属的文本行。 实验结果显示，该方法与传统的方法如水平投影法、分段投影法和涂抹方法相比，具有更优的分割效果。这意味着在处理维吾尔手写体文本行时，基于连通域特征的算法能更准确地分割文本行，为后续的字符识别提供了更高的预处理质量。 这篇论文的研究对于理解和改进手写体文本行分割技术，特别是在处理具有独特特点的维吾尔文方面，具有重要价值。通过深入研究维吾尔文字的结构和手写规则，论文提出的算法能够有效应对大量离散笔画、行间距不一致以及重叠交叉等问题，提高了维吾尔手写体文本处理的效率和准确性。