改进的连通域版面分割算法在复杂文本图像处理中的应用

"本文主要介绍了一种改进的基于连通域的版面分割方法，该方法在版面分析中尤其适用于处理复杂版面图像，能够有效减少由阈值选择导致的分割错误，提高了分割的准确性和速度。" 版面分析是文档图像处理的关键步骤，其目的是将图像中的文字区域、图形和表格等不同元素有效地分离出来，以便进行后续的字符识别或其他处理。版面分析通常包括页面分割和分类两部分，前者旨在识别和划分出文档的各个组件，后者则涉及对这些组件的类型进行识别。 页面分割方法多样，可以分为非层次式和层次式两大类。非层次式方法通常涉及复杂的图像处理技术，如投影轮廓切割法，它们速度快但可能需要预先了解页面结构。层次式方法包括自顶向下和自底向上两种，前者从整体出发，逐级细化，需要一定的先验知识；后者从像素或小区域开始，通过合并相同属性的区域，不依赖先验知识，但处理时间较长。 本文关注的是基于连通域的版面分割方法，这是一种层次式方法。连通域分割通常涉及图像二值化后对连通的像素集合进行分析。在原始方法中，阈值的选择对分割效果有很大影响，错误的阈值可能导致分割错误。为了解决这个问题，作者提出了一种改进策略：首先对文本图像进行单个字体的区域扩充，以增加相邻字符间的连通性，便于后续的统计分析；接着，通过对连通区域之间的间距进行统计和模糊整合，可以更准确地确定分割边界，减少由于阈值选择不当引起的分割误差。 实验结果证实，改进的基于连通域的版面分割方法在处理复杂的版面图像时表现出高精度和快速性，且适应性广泛。这表明，该方法对于提高自动化程度、减少人工干预以及提升版面分析效率具有显著优势。这种改进的算法对于实际应用，特别是大规模文档图像处理和识别系统，具有重要的理论和实践价值。 版面分割是文档分析和识别的关键技术，而基于连通域的分割方法通过改进可以克服阈值选取的局限性，提高分割的准确性和效率。这种方法不仅深化了我们对版面分割的理解，也为实际应用提供了更可靠的技术支持。未来的研究可能继续探索如何进一步优化连通域分析，以应对更多样化和复杂化的文档图像处理挑战。