5、阿拉伯文OCR预处理技术解析

阿拉伯文OCR预处理技术解析

1. 引言

在当今的光学字符识别（OCR）系统中，离线文档图像是常见的输入形式。这些图像通常来自手写文本页面的扫描，纸张类型多样，可能包含预印的格线、标志、图形和印刷文本等。扫描图像可以是彩色、灰度或二值图像。然而，多种因素会对下游OCR性能产生重大影响，例如扫描分辨率（低至200 dpi）、低端扫描仪内置二值化算法不佳导致的二值化伪影，以及各种类型的噪声，包括暗背景、椒盐噪声（孔洞和小斑点）和非文本对象（如表格线、格线、标志和其他图形），这些都需要被检测和去除。

历史手稿也是文档图像的重要来源，如美国国会图书馆收藏的手写历史文档图像，通常通过拍摄原始文档进行数字化。由于老化、处理、墨水渗透、污垢和其他损坏，历史文档图像质量较差。而且，由于其易碎性，通常使用数码相机而非平板扫描仪进行成像，这会导致图像强度不均匀。因此，需要增强方法来提高历史文档的可读性，以满足历史学家的视觉检查和OCR应用的需求。

为了解决这些问题，本文将介绍三个重要的预处理任务：灰度图像增强技术、二值文档图像增强技术和手写二值图像的行分离技术。

2. 灰度图像预处理

在文本分割领域，有三种流行的阈值算法，分别是大津法（Otsu’s thresholding technique）、Kapur等人提出的熵技术以及Kittler和Illingworth提出的最小误差技术。此外，还有专门为历史文档分割设计的基于熵的方法。

针对具有不均匀背景的历史文档图像二值化，本文提出了一种新的技术。该方法通过非线性模型自适应地近似纸张背景，结合局部和全局线拟合方法，找到适合扫描线上每个点邻域内所有点的最佳直线段。

2.1 可变强度背