Алгоритмы. Решения
М.А. Алиев, Д.П. Николаев, А.А. Сараев "Построение быстрых вычислительных схем настройки алгоритма бинаризации Ниблэка"
Математическое моделирование
Управление рисками и безопасностью
М.А. Алиев, Д.П. Николаев, А.А. Сараев "Построение быстрых вычислительных схем настройки алгоритма бинаризации Ниблэка"

Аннотация.

В работе предложены  вычислительно эффективные методы автоматической настройки параметров двухпараметрической модификации алгоритма бинаризации Ниблэка. Рассмотрены их преимущества и недостатки. Основными инструментами, использованными в данной работе, являются интегрирование изображения и быстрое преобразование Хафа. Рассмотрен ряд особенностей реализации быстрого преобразования Хафа.

Ключевые слова:

обработка  изображений,  бинаризация,  оценка  качества  изображений, OCR.

Стр. 25-34.

M. A. Aliev, D. P. Nikolaev, A. A. Saraev

"Construction of fast computing adjustment for Niblack binarization algorithm"

Abstract. In this paper we suggest computation effective methods of automatic parameters adjustment for two-parameter modification of Niblack binarization algorithm, and review their advantages and weaknesses. Main instruments used in this work are the image integration and the fast Hough transform; we have also examined several implementation features of fast Hough transform.

Keywords: image processing, binarization, image quality analysis, OCR.

Полная версия статьи в формате pdf.

REFERENCES

1. Arlazarov V. L., Loginov A. S., Slavin O. A. Kharakteristika  programm  opticheskogo  raspoznavaniya  teksta // Programmirovanie. 2002. № 7.
2. [Elektronnyy resurs]
http://www.3dnews.ru/software/632560/print
3. Tesseract OCR Engine, What it is, where it came from, where it is going. Ray Smith, Google Inc OSCON 2007.
4. Bezmaternykh P. V., Nikolaev D. P., Postnikov V. V. Bystryy algoritm detektirovaniya rukopisnykh pometok  //  Trudy  ISA  RAN.  2008.  T. 38,  NAPRAVLYeNIYe II
5. Somasundaram K., Kalavathi P.  Medical  Image  Binari- zation using Square Wave Representation // Image Pro- cessing Lab. — Gandhigram, 2011. P. 152–158.
6. Sezgin M., Sankur B. Selection of thresholding methods for nondestructive testing applications // International  Conference  on  Image  Processing.  2001.  V. 3. P. 764–767.
7. Nikolaev D. P., Saraev A. A. Kriterii otsenki kachestva v zadache avtomatizirovannoy nastroyki algoritmov binarizatsii // Trudy instituta sistemnogo analiza  Rossiyskoy  akademii  nauk  (ISA  RAN).  2013. T. 63. Vyp. 3. S. 85–94.
8. Niblack W. An Introduction to Digital Image Processing // Englewood Cliffs, PrenticeHall, 1986.
9. Mironov  A.S.,  Nikolaev D.P.  Sravnenie  variantov realizatsii algoritma Nibleka binarizatsii polutonovykh izobrazheniy // Informatsionnye tekhnologii i sistemy (ITiS'10). M., 2010. S. 138–144.
10. Patent 1962. Method and means for recognizing complex patterns. US 3069654 A.
11. Nikolaev D.P.,   Karpenko S.M.,  Nikolaev I.P.,   Nikolayev P. P.  Hough Transform: Underestimated Tool in the Computer Vision Field // 22st European Conference on Modelling and Simulation, ECMS 2008. Nicosia, Cyprys. P. 238–243.
 

2019-69-1
2018-68-4
2018-S1
2018-68-3

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