対象知識を利用した文書画像の2値化(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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文書画像から罫線や文字などの特定オブジェクトを抽出するための文書画像2値化方式のフレームワークを提案する.文書画像の2値化は,背景階層の上に文字や図表などのオブジェクトが配置された2階層の文書構造を仮定して,第一階層のオブジェクトを表す画素と,第二階層の背景を表す画素の2クラスに画素が分類された2値画像を出力する処理である.白背景に黒い文字が印字されたような単純な画像であれば,画像2値化は画素値を2クラスに識別する境界しきい値を求める問題に帰着するが,複雑な画像の場合には抽出したい対象オブジェクトの特徴を考慮して画素のクラスを判定する必要がある.本論文では,抽出対象オブジェクトの性質に関する知識を反映したオブジェクト抽出モデルを定義して,文書画像2値化の精度を改善するフレームワークについて論ずる.まず,我々が開発した罫線抽出用2値化と文字抽出用2値化の実例を示し,オブジェクト抽出モデルを利用して2値化誤りの原因を検討する.これにより,明確なモデル化を行うことが対象知識を活用する上で有効であることを示す.
- 2013-04-01
著者
-
中川 正樹
東京農工大学
-
田中 宏
(株)富士通研究所
-
中川 正樹
東京農工大学大学院 工学府
-
中川 正樹
東京農工大学大学院共生科学技術研究部
-
藤井 勇作
(株)富士通研究所
-
堀田 悦伸
(株)富士通研究所
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