2007.04.27 聚类算法

       这几天在做一个小的预研, 就是将纸张中手写的部分提取出来. 把背景和其他信息过滤掉.

       首先处理的是最简单的情况, 就是再白纸或者有浅色底纹的信纸上写的内容提取出来.可以想到的最简单的办法就是二值化, 因为一般书写的颜色会比背景的的颜色要深, 但是同时存在的一个问题是由于摄像头或者纸张的亮度分布并不均匀,所以如果用全局阈值的话, 有些背景和前景会有再一起的地方, 而如果用局部阈值的话,有些空白区域,比较浅的背景也可能被当成前景.

       所以最后,把局部核全局结合再一起考虑, 也就是书写的内容和背景在局部存在比较大的差异, 先用局部信息把差异量计算出来,然后对差异量进行二值化. 算法正在编写中,估计明天可以完成.

      同时,为了支持彩色提取, 采用了对图像像素颜色分布进行聚类的方法来进行二值化, 然后进行颜色提取, 彩色手写内容提取的成功率.

     对于红眼修复,也准备采用聚类的方法, 定位瞳孔红色部分的位置, 避免欠修复和过修复的发生.