[发明专利]一种基于D-LinkNet的低质量文档图像二值化方法在审
| 申请号： | 201910891399.X | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110717523A | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 熊炜;贾锈闳;王鑫睿;李敏;王娟;曾春艳;李利荣 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/34;G06K9/38;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430068 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于D‑LinkNet的低质量文档图像二值化方法，首先将彩色文档图像降维处理为灰度图像；然后对步骤1中获得的灰色图像，进行数据裁剪与扩增，获得统一大小的文档图像；接着将步骤2中获得的文档图像输入D‑LinkNet模型中，训练D‑LinkNet模型；通过反向传播优化损失函数；最后对图像进行测试得到二值化图像；本发明可以有效提取图像文本特征，忽略不重要信息，从而有效分割文本与背景；转移学习可以加速网络收敛，而且可以毫无损失的提升性能；采用扩张卷积可以在增加特征点感受野的同时保持细节信息。 | ||
| 搜索关键词： | 文档图像 彩色文档图像 二值化图像 反向传播 灰度图像 灰色图像 加速网络 降维处理 数据裁剪 损失函数 提取图像 提升性能 文本特征 细节信息 重要信息 二值化 特征点 卷积 扩增 收敛 文本 图像 测试 分割 优化 统一 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于D-LinkNet的低质量文档图像二值化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：将彩色文档图像降维处理为灰度图像；/n步骤2：对步骤1中获得的灰色图像，进行数据裁剪与扩增，获得统一大小的文档图像；/n步骤3：将步骤2中获得的文档图像输入D-LinkNet模型中，训练D-LinkNet模型；/n所述D-LinkNet模型包括：编码部分、扩张卷积、解码部分；D-LinkNet使用ResNet34作为编码器，中间加了扩张卷积，用于在扩大感受野的同时保存空间的细节信息；每个卷积层伴随着一个ReLU激活层，除了最后一个卷积层使用了sigmoid激活，解码部分采用上采样和卷积；/n步骤4：通过反向传播优化损失函数，使得结果图像更加接近真值图像；/n步骤5：对图像进行测试得到二值化图像；/n输入原始彩色文档图像，首先降维处理为灰度图像，然后进行数据裁剪与扩增，获得统一大小的文档图像；将文档图像输入步骤3中训练得到的D-LinkNet模型中，利用步骤3中训练得到的D-LinkNet模型去测试，然后将输出图像与原始图像一一对应；最后，对每次预测的概率值取均值，使用0.5作为预测阈值来产生二值化输出。/n
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