Mathematical models of socio-economic processes
Dynamic systems
Risk management and safety
Optimization, identification, the theory of games
Image and signal processing
Д. П. Николаев, Д. В. Полевой, Т. С. Чернов "Метод автоматической оценки качества цветовой сегментации в задаче упаковки изображений печатных документов"
Data mining and image recognition
Д. П. Николаев, Д. В. Полевой, Т. С. Чернов "Метод автоматической оценки качества цветовой сегментации в задаче упаковки изображений печатных документов"

Аннотация.

Статья посвящена подходу к автоматизации контроля качества в системах сжатия изображений документов по технологии смешанного растрового содержимого (MRC). Построена модель качества изображения документа для случая его разбиения на текстовый и графический информационные слои. Предложен автоматический метод оценки качества цветовой сегментации изображения документа. Экспериментально показано, что предложенный метод имеет высокий уровень корреляции с экспертными оценками. Метод был успешно использован для автоматического поиска оптимальных параметров цветовой сегментации.

Ключевые слова:

сжатие изображений документов, автоматическая оценка качества, цветовая сегментация изображений, оптическое распознавание символов (OCR).

Стр. 78 - 84.

D. P. Nikolaev, D. V. Polevoy, T. S. Chernov

"A method for automatic quality measurement of color segmentation for document image compression"

Abstract. In this paper, an approach to the automatization of the quality measurement for document image compression systems using Mixed Raster Content (MRC) technology is introduced. A document image quality model is constructed for a case of image decomposition to text and picture layers. An automatic method for measuring quality of document image color segmentation is proposed. It was shown experimentally that proposed method has a high correlation level with Mean Opinion Score. The method was successfully used for automatic optimization of color segmentation parameters.

Keywords: document image compression, automatic quality measurement, color segmentation of images, optical character recognition (OCR).

Полная версия статьи в формате pdf.

2019-69-2
2019-69-1
2018-68-4
2018-S1

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2018. Создание сайта "РосИнтернет технологии".