65、数字文档图像文本区域检测与断层图像分割阈值选择方法解析

数字文档图像文本区域检测与断层图像分割阈值选择方法解析

在数字图像处理领域，文本区域检测和断层图像分割是两个重要的研究方向。本文将详细介绍数字文档图像中文本区域检测的方法，以及一种基于投影数据的断层图像分割最优阈值选择方法。

数字文档图像文本区域检测

在数字文档图像中准确检测文本区域是许多应用的基础，如文档数字化、光学字符识别等。以下是一种有效的文本区域检测方法：
1. 预处理与Gabor滤波
- 对文档图像进行预处理，得到预处理后的输出图像。
- 对预处理后的图像应用Gabor滤波器，并对输出图像进行归一化。从归一化后的图像可以明显看出，字符对Gabor滤波器有强烈响应，趋近于白色。
2. 能量图评估
- Otsu自适应阈值分割 ：应用Gabor滤波器后的输出图像灰度值在0 - 255之间，文本区域比非文本区域亮。使用Otsu自适应阈值方法进行文本和非文本区域的分割，输出图像中黑色像素表示背景，白色像素表示可能的文本区域，此图像为文档图像的预能量图。
- 连通分量分析 ：对预能量图进行连通分量分析，消除高频非文本对象，如线条、框架和噪声。计算所有连通分量的宽度平均值（wa）和高度平均值（ha），并构建简单的决策树来更精确地分割可能的文本区域。决策树规则如下：
- 若CCwd ≤ 3像素且CChg ≤ 3像素，则该连通分量被视为噪声。
- 若CCwd ≤ 10 * wa且CChg ≤ ha，则该连通分量被视为水平线。
- 若CCwd ≤ wa且CChg ≥ 10