古籍文档图像二值化方法对比研究

“古籍文档图像二值化研究 .pdf”主要探讨了古籍文档图像的二值化处理，这是对古代文献数字化过程中一个至关重要的步骤。文章由熊炜、赵诗云等人撰写，他们详细总结并比较了10种常用的文档图像二值化方法，并通过实验对比展示了LMM（基于局部最大值和最小值）算法在多个性能指标上的优越性。 古籍文档图像二值化是将图像转换成黑白两色的过程，这对于文本识别、 OCR（光学字符识别）和文档检索等应用至关重要。这项工作极具挑战性，因为古籍图像通常存在墨迹浸润、页面污渍以及背景不均匀等问题。二值化的目标是清晰地分离出文字笔画，同时减少这些干扰因素的影响。 在文中提到的10种二值化方法中，LMM算法脱颖而出。F-measure是一个衡量分类准确性和召回率的综合指标，PSNR（峰值信噪比）评估图像质量和噪声水平，NRM（归一化相对误差）用于量化处理后的图像与原始图像之间的差异，DRD（动态范围差）和MPM（平均像素误判率）则是评价图像分割效果的其他关键指标。LMM算法在这几个方面表现出色，表明它能更有效地处理古籍图像的特点。 古籍的保护和数字化是文化传承的重要环节，而有效的二值化技术是这一过程中的关键技术之一。通过对比实验，研究者不仅揭示了LMM算法的优势，也为未来古籍图像处理技术的发展提供了方向。此外，该研究还涉及图像分析、计算机视觉和多媒体数字信号处理等多个领域的交叉应用，对相关领域的研究人员具有重要的参考价值。 这篇论文深入研究了古籍文档图像二值化的具体方法和技术，尤其是LMM算法在解决实际问题中的优秀表现，为古籍数字化工作提供了有力的技术支持。对于从事图像处理、OCR技术以及历史文献数字化的学者和从业者，这篇研究提供了宝贵的理论基础和实践指导。