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基于灰度直方圖和譜聚類的文本圖像二值化方法:在自動(dòng)文本提取中，經(jīng)定位獲得的字符區(qū)域需二值化后方能有效識(shí)別，由于背景的復(fù)雜，常用的閾值化方法不能有效分割自然環(huán)境下的字符圖像。該文提出了一種基于譜聚類的圖像二值化方法，該方法利用規(guī)范化切痕(Normalized cut, Ncut)作為譜聚類測度，結(jié)合灰度直方圖計(jì)算相似性矩陣，并通過實(shí)驗(yàn)確定最佳的直方圖等級(jí)數(shù)，與通常基于像素級(jí)相似矩陣相比，算法的空間復(fù)雜度和計(jì)算復(fù)雜性都大為降低。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，針對(duì)自然場景下的字符圖像，該文方法的二值化結(jié)果優(yōu)于常用的閾值分割結(jié)果。
關(guān)鍵詞：圖像處理；文本圖像；二值化；圖分割；譜聚類
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