【摘 要】
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在自动文本提取中，经定位获得的字符区域需二值化后方能有效识别，由于背景的复杂，常用的阈值化方法不能有效分割自然环境下的字符图像。该文提出了一种基于谱聚类的图像二值化方
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60672090)资助课题
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在自动文本提取中，经定位获得的字符区域需二值化后方能有效识别，由于背景的复杂，常用的阈值化方法不能有效分割自然环境下的字符图像。该文提出了一种基于谱聚类的图像二值化方法，该方法利用规范化切痕（Normalized cut，Ncut）作为谱聚类测度，结合灰度直方图计算相似性矩阵，并通过实验确定最佳的直方图等级数，与通常基于像素级相似矩阵相比，算法的空间复杂度和计算复杂性都大为降低。实验结果表明，针对自然场景下的字符图像，该文方法的二值化结果优于常用的阈值分割结果。
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