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基于特点的文档图像检索

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毕业论文范文题目：基于特点的文档图像检索，论文范文关键词：基于特点的文档图像检索
基于特点的文档图像检索毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：文档图像检索是图像检索的重要方面,在数字藏书楼、办公主动化等方面存在广泛利用。文档图像检索的终极目标是从文档图像数据库中获得与输入图像或特点存在高类似度的一组图像序列。常见的文档图像检索算法可能归为基于文档字符内容的检索跟基于图像特点的检索两大类。在基于特点的文档图像检索中,文档图像匹配技巧是核心技巧,它重要是从文档数据库中给出输入图像的最佳匹配。匹配技巧是树破在特点定义及其提取基本之上的。本文在分析现有基于特点的文档图像检索方法优毛（本文此处忽略..）病的基本上,沿用基于图像特点的文档图像检索的基本思路,并鉴戒基于内容的图像检索中基于图像子块的方法给出一种新的文档图像检索方法。首先对图像进行预处理,包含去噪处理跟倾斜检测。去噪采取滤波模版简单有效,去噪后提取SIFT特点。作为倾斜检测第一步的二值化利用结合全局跟部分的文档图像二值化方法,而后提取文档图像的边界线进行倾斜检测,并且引入的LMS自适应算法能使其存在更好的智能性。同时,在倾斜检测中提取的边界线特点可能作为文档的特点用于后续（文章此处忽略..）检索。之后再对全部文档图像定位有效区域,定义跟提取有效区域的长度、宽度、密度特点;而后利用基于ISI学习算法的方法,通过对宰割样例的学习,将有效区域宰割成文字区域跟非文字区域。对文字区域提取连通体对之间的间隔(字间空白)、连通体高度、宽度等部分特点以及连通体的个数、空穴个数、均匀空白、均匀连通体高度、均匀连通体宽度、段落特点等全局特点;对非文字区域提取关键块特点。这些特点中SHIF特点存在对伸缩、平移、扭曲的不变性,是一种对文档图像畸变存（略..）在高鲁棒性的特点。文字区域特点是较低品位的特点,能较好的辨别文档图像。密度特点跟关键块特点已经被证明存在良好的辨别度。所以提取的特点既包含了全局特点也包含了部分特点,既包含高品位特点也包含低品位特点。因此,它们的组合能充分表征文档图像。将这些特点按照性质跟特点向量维数分成三个组。而后本文引入已经证明对维数较高的数据仍然存在很好检索后果的A-Tree来组织这些数据,对三个组分辨树破高维索引A-Tree。分辨查问这三个A-Tree得到三个（略..）图像凑集,取并集得到候选图像凑集,而后根据候选图像的凑集权值更新,给出终极成果。本文的方法对手写体文档图像、印刷体文档图像跟两者混淆的文档图像均实用。最后,在包含重要为文字的3900张文档图像的数据库Ⅰ跟包含文字、图片、表格混淆的2124张图像的数据库Ⅱ上分辨进行实验测试了各特点的实用性。而后在总数据库上对基于综合特点的检索进行了测试,并与已有算法做了对比。实验表明:本文的方法存在普适性跟较高的效力,存在较强的实用价值。

以上为本篇毕业论文范文基于特点的文档图像检索的介绍部分。

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