Text Extraction and Enhancement of Binary Images Using Cellular Automata
摘要
在图象嵌入的文本字符为基于内容的索引和检索应用程序代表信息的富有的来源。然而，这些文章人物是困难的由于他们的各种各样的尺寸，灰度价值，和复杂背景被检测并且认出。存在方法不能与不同对比处理那些文章很好或在一个复杂图象背景嵌入。在这篇论文，为文章抽取和用细胞的自动机的图象的改进的一套顺序的算法被建议。图象改进包括灰色的水平，对比操作，边察觉，并且过滤。首先，它使用边察觉并且使用阀值为低对比的文本滤出并且从二进制图象简化高对比的文本的复杂背景。建议算法简单、易用并且作为输入要求一幅仅仅样品质地二进制代码图象。它与察觉的质量产生质地，比更早出版的技术建议的那些好。我们的方法的性能被介绍试验性的结果表明因为一套文本基于二进制图象。thresholding 的质量在二进制图象用精确和结果的文章的召回分析被估计。
引用本文（GB/T 7714）
Sahoo, Tapas, Kumar, 等. Text Extraction and Enhancement of Binary Images Using Cellular Automata[J]. 国际自动化与计算杂志, 2009.
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