復(fù)雜背景下女書字符二值化分割算法研究.pdf

1、女書是世界上最具性別意義的文字,這種由女性創(chuàng)造、女性使用的文字從文化層面上反映了女性的集體智慧,是一種非常珍貴的非物質(zhì)文化遺產(chǎn)。女書文獻主要依靠手工抄寫的方式傳承,而隨著女書傳人的相繼去世,女書文獻的收集和整理變得更加困難,女書文化瀕臨消失。由于年代久遠,不同載體上的女書字符圖像多數(shù)背景復(fù)雜,且不易提取和分割,這個問題嚴(yán)重影響了后續(xù)字符切分和識別等信息化處理的質(zhì)量和效率。針對此問題,本文將脫機手寫文字分割技術(shù)應(yīng)用到女書文獻的信息化上,進

2、一步推進女書這一寶貴的中華民族文化基因的傳承和發(fā)揚。
　　本文首先討論了圖像分割中常用的二值化算法,分析了這些算法在圖像分割應(yīng)用上的優(yōu)點,同時也指出了算法中存在的問題。接著,本文重點研究了經(jīng)典的MST分割算法(Mask-Based Subtraction Technique)和LLT分割算法(Logical Level Technique),分析并討論了算法涉及的參數(shù),指出了算法中存在的問題。
　　針對MST算法運算速度慢以

3、及內(nèi)存消耗大等缺陷,本文重點分析了該算法中字符筆畫寬度W和閾值T的計算方法,提出了利用六個特殊邊緣點和統(tǒng)計法的方法來獲取字符筆劃寬度W以及利用圖像中所有鄰近像素點線形均值與此像素點差值的均值來獲取閾值T的方法來改進MST分割算法。實驗結(jié)果表明,改進的MST分割算法具有分割效果好和穩(wěn)定性等優(yōu)點。
　　LLT算法具有噪聲敏感度低,運算速度快等優(yōu)勢。為解決復(fù)雜背景下女書字符圖像分割處理中存在的問題,本文提出了改進的LLT分割算法。首先對