文档影像分析:技术与应用探索
《文件影像分析Document Image Analysis》是一本专著,由Lawrence O’Gorman Rangachar和Kasturi编撰,由IEEE Computer Society出版,ISBN号为0-8186-7802-X。该书于1997年首次发行,但现在已经绝版。为了方便读者,2009年作者重新制作了在线版本,尽管格式与印刷版有所不同,例如引用部分的处理方式有所调整,章节内容可能也包含了一些小变动。在引用时,请参考原始书籍。 本书主要探讨的是计算机科学领域中的一个重要分支——文档影像分析,它超越了传统的数字信号处理、数字图像处理和模式识别技术,深入研究如何处理和理解包含文本和图形图像的文档。以下是书中的主要内容概览: 1. 第一章:文档影像及其用途 开篇定义何为文档影像,并阐述在实际应用中我们处理这些图像的目的,例如文档结构分析、信息提取、自动化处理等。 2. 第二章:准备文档影像 - 2.1:介绍:讲解文档影像获取的步骤,包括扫描、分辨率设定等基础操作。 - 2.2:阈值处理:阐述如何通过阈值算法将图像二值化,以便后续处理。 - 2.3:噪声去除:讲解噪声抑制技术,如滤波器、形态学操作等,以提高图像质量。 - 2.4:细化和距离变换:介绍如何通过细化算法(如霍夫变换)和距离变换来提取线条和形状信息。 - 2.5:链编码和矢量化:解释如何将图像中的曲线转化为线性表示,便于进一步处理和分析。 3. 第三章:寻找合适特征 - 3.1:引言:介绍特征选择对文档分析的重要性。 - 3.2:多边形化:讲述如何将复杂的图像区域转换成规则的几何形状,便于特征提取。 - 3.3:关键点检测:讲解关键点识别在文档结构分析中的作用,如角点、边缘等。 - 3.4:线性和曲线拟合:讨论如何通过数学模型精确描述文档中的线条和曲线。 - 3.5:形状描述与识别:探讨各种形状描述符和匹配算法,如SIFT、HOG等,以及形状识别技术。 4. 第四章:识别组件和结构 进一步探讨如何识别文档中的文本块、表格、图形等基本元素,以及如何利用机器学习或深度学习方法进行自动分类和识别。 5. 其他章节:书中可能还包括更高级的主题,如光学字符识别(OCR)、文档检索、文档校对、版面分析等,这些都是文档影像分析的重要组成部分。 总结来说,《文件影像分析Document Image Analysis》提供了深入理解和应用复杂文档处理技术的理论与实践指导,对于图像处理、计算机视觉、人工智能等领域专业人士具有很高的参考价值。阅读这本书可以帮助读者掌握文档处理流程的关键步骤,以及如何在实际场景中开发和优化相关算法。
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