基于贝叶斯优化的自动文档图像二值化
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2018-02-22 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
文档图像二值化由于各种形式的退化常常是一项具有挑战性的任务。尽管文献中存在若干二值化技术，但二值化图像通常对所采用技术的控制参数设置敏感。本文提出一种自动文档图像二值化算法，用于从严重退化的文档图像中分割文本。所提技术使用双带通滤波方法进行背景噪声去除，并使用贝叶斯优化进行自动超参数选择以获得最优结果。所提二值化技术的有效性在文档图像二值化竞赛 (DIBCO) 和手写文档图像二值化竞赛 (H-DIBCO) 数据集上得到了实证展示。
引用
@article{arxiv.1709.01782,
title = {Automatic Document Image Binarization using Bayesian Optimization},
author = {Ekta Vats and Anders Hast and Prashant Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.01782},
year = {2018}
}