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融合背景估计与U-Net的文档图像二值化算法

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针对低质量文档图像存在页面污渍、墨迹浸润、背景纹理等多种退化因素,提出一种融合背景估计与U型卷积神经网络(U-Net)的文档图像二值化算法。该算法首先进行图像对比度增强,然后通过形态学闭操作来估计文档图像背景,并利用全卷积网络,即U-Net对背景减除图像进行前景背景分割,最后采用全局最优阈值处理方法获得最终二值图像。实验结果表明,在2016和2017年国际文档图像二值化竞赛中本文算法的F值(F-measure,FM)、伪F值(pseudo F-measure,p-FM)、峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)、距离倒数失真度量(distance reciprocal distortion,DRD)比性能次优的经典算法最高有5.58%、2.47%、0.86dB、1.19%的性能提升。
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Journal:计算机应用研究
Recommended references: 熊炜,王鑫睿,王娟,刘敏,曾春艳.(2019).融合背景估计与U-Net的文档图像二值化算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201901.00010] (Click&Copy)
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[V1] 2019-01-03 10:45:30 chinaXiv:201901.00010V1 Download
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