Спосіб адаптивної бінарізації напівтонових зображень з додатковим обробленням на основі відношення сигнал/шум
DOI:
https://doi.org/10.35681/1560-9189.2020.22.2.211268Ключові слова:
бінаризація зображень документів, вейвлет-пере-творення, кореляційне зіставлення зображень, відношення сигнал/шумАнотація
Запропоновано спосіб бінаризації напівтонових зображень оцифрованих документів, який ґрунтується на використанні найбільш інформативних рівнів вейвлет-перетворення. Остаточне оброблення виконується з використанням класифікатора за відношенням сигнал/шум. Розроблено відповідне програмне забезпечення. Тестування показало, що запропонований спосіб забезпечує стабільні результати бінаризації для доволі широкого за якісними ознаками класу зображень документів, включаючи зображення із слабким контрастом і суттєвими ознаками згасання.
Посилання
Japoncy pomogut ocifrovat manuskripty Vatikana. URL: https://www.bbc.com/russian/ society/2014/03/140321_vatican_library_digital
Putincev D.N. Kac V.A., Arlazarov N.V. Lokalizacija otkrytoj vody i razvodij na izobrazhenijah poverhnosti Arktiki. Mezhdunarodnyj zhurnal prikladnyh i fundamentalnyh issledovanij. 2017. No 1. P. 341–343.
Artjuhova O.A., Samorodov A.V. Razrabotka algoritma avtomaticheskoj segmentacii fluorescentno-mikroskopicheskih izobrazhenij preparatov kletochnyh kultur dlja zadach mikrobiologii. Nauka i obrazovanie. 2013. No 6. P. 275–288.
Goritov A.N. Predvaritelnaja obrabotka izobrazhenij v sistemah tehnicheskogo zrenija Doklady TUSUR. 2018. T. 21, No 4-1. P. 53–58.
Sharij T.V., Ljalin R.O., Gukaj A.E., Kotenko V.N. Raspoznavanie teksta v zashumlennyh izobrazhenijah skanirovannyh dokumentov. Vestnik Doneckogo nacionalnogo universiteta. Ser. A: Estestvennye nauki. 2016. No 2. P. 91–98.
Wojciech Bieniecki. Multi-pass approach to adaptive thresholding based image segmentation // Wojciech Bieniecki, Szymon Grabowski. Proc. of the 8th International IEEE Conference CADSM 2005. Lviv-Polyana, 2005. Р. 418–423.
Fedorov A. Binarizacija cherno-belyh izobrazhenij: sostojanie i perspektivy razvitija URL: http://it-claim.ru/Library/Books/ITS/wwwbook/ist4b/its4/fyodorov.htm
Vdovin V.A. Muravjov A.V., Pevzner A.A. Metod adaptivnoj binarizacii rastrovogo izobrazhenija. Jaroslavskij pedagogicheskij vestnik. 2012. Tom III (Estestvennye nauki). No 4. P. 65–69.
Ioannis Pratikakis, Konstantinos Zagoris, Panagiotis Kaddas, Basilis Gatos. ICFHR 2018 Competition on Handwritten Document Image Binarization (H-DIBCO 2018). 16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition. 2018. P. 489–493.
DIBCO 2019. IDCAR 2019 Document Image Binarization Competition. URL: https://vc.ee.duth.gr/dibco2019
Astafeva N.M. Vejvlet-analiz: osnovy teorii i primery primenenija. UFN. 1996. T. 166. No 11. P. 1145.
Djakonov V. MATLAB. Obrabotka signalov i izobrazhenij. Spec. sprav. Sankt-Peterburg: Piter, 2002. 397 P.
Loza V.N., Lenkov E.S. Osobennosti primenenija paketnyh algoritmov vejvlet-analiza pri obrabotke signalov. Sistemi obrobki іnformacіi. 2016. No 7(144). P. 66–71.
Ljubushin A.A. Programma WaveSpectExp ocenki jevoljucii vejvletnoj spektralnoj jeksponenty dlja gruppy vremennyh rjadov v skolzjashhem vremennom okne. Opisanie metoda. URL: http://old.ifz.ru/scient_directions/data_monitoring/09/WaveSpectExp.pdf
Egorov P.N. Petrenko V.I., Shumejko N.A., Jacenko S.Ja. Primenenie metodov vejvlet-analiza dlja kontrastirovanija rentgenograficheskih izobrazhenij. Materialy 18 Mizhnar. nauk.-tekhn. konf. «Leotest-2012». Lviv, 2012. P. 183–188.
Dobeshi I. Desjat lekcij po vejvletam. Izhevsk, 2001. 464 p.
http://wiki.technicalvision.ru/index.php/Korreljacionnoe sopostavlenie izobrazhenij.
Yehorov P.M. Nechitka systema vyznachennya yakosti tsyfrovykh zobrazhen dokumentiv, yaki nadano na mikrofilmuvannya. Reyestratsiya, zberihannya i obrob. danykh. 2016. T. 18. No 4. P. 67–78. https://doi.org/10.35681/1560-9189.2016.18.4.104133.
