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形态学重度污染文本图像去噪处理

鄢煜尘 周前进 段柳云 陈庆虎

鄢煜尘, 周前进, 段柳云, 陈庆虎. 形态学重度污染文本图像去噪处理[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(9): 1100-1103.
引用本文: 鄢煜尘, 周前进, 段柳云, 陈庆虎. 形态学重度污染文本图像去噪处理[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(9): 1100-1103.
YAN Yuchen, ZHOU Qianjin, DUAN Liuyun, CHEN Qinghu. Morphologic Severely Polluted Documental Image Processing[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(9): 1100-1103.
Citation: YAN Yuchen, ZHOU Qianjin, DUAN Liuyun, CHEN Qinghu. Morphologic Severely Polluted Documental Image Processing[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(9): 1100-1103.

形态学重度污染文本图像去噪处理

基金项目: 中国刑事警察学院文件检验鉴定公安部重点实验室资助项目(11KFKT002)
详细信息
    作者简介:

    鄢煜尘,博士,主要研究方向为图像处理与智能识别。

  • 中图分类号: P237.3

Morphologic Severely Polluted Documental Image Processing

Funds: 中国刑事警察学院文件检验鉴定公安部重点实验室资助项目(11KFKT002)
计量
  • 文章访问数:  1067
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2012-06-18
  • 刊出日期:  2012-09-05

形态学重度污染文本图像去噪处理

    基金项目:  中国刑事警察学院文件检验鉴定公安部重点实验室资助项目(11KFKT002)
    作者简介:

    鄢煜尘,博士,主要研究方向为图像处理与智能识别。

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 为处理扫描与复印图像产生的重度污染噪声,对噪声与文本信息的形态差异进行研究。利用灰度形态学原理,构建四方向形态学结构元素模版去除复杂的背影噪声,保留具有明显方向性的文字信息。针对噪声与文字在图像局部梯度上的特点,引入局部结构张量信息构造动态尺度的形态学结构元素,在可能的噪声区域采用较大尺度结构元素较好地滤除噪声,在可能含有文字的区域采用较小的结构元素以完整地保留易丢失的文字笔划与标点。最后利用灰度形态学重建恢复原始的文本内容,得到只含文本信息的图像。

English Abstract

鄢煜尘, 周前进, 段柳云, 陈庆虎. 形态学重度污染文本图像去噪处理[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(9): 1100-1103.
引用本文: 鄢煜尘, 周前进, 段柳云, 陈庆虎. 形态学重度污染文本图像去噪处理[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(9): 1100-1103.
YAN Yuchen, ZHOU Qianjin, DUAN Liuyun, CHEN Qinghu. Morphologic Severely Polluted Documental Image Processing[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(9): 1100-1103.
Citation: YAN Yuchen, ZHOU Qianjin, DUAN Liuyun, CHEN Qinghu. Morphologic Severely Polluted Documental Image Processing[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(9): 1100-1103.

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