游程压缩手写文档图像中词与字符的直接分割

已有文献表明，直接在游程压缩的手写文档图像上进行文本行分割可显著减少计算时间与内存空间。本文研究了直接在游程压缩文档图像上进行词与字符分割的问题。首先，从压缩数据的前景游程中智能提取字符的分布范围，随后建立连通分量。相邻词之间的连通分量间距大于词内间距。基于该知识，经验性地选取词间分离的阈值。进一步分析词内每个连通分量以进行字符分割。此处采用最小割图概念分离粘连字符。过分割与欠分割问题分别通过插入与删除操作予以解决。该方法专为压缩手写英文文档图像而开发，但模型也在非英文文档图像上进行了测试。