| 发明名称 | 一种基于支持向量机的自适应图像二值化方法 | ||
| 摘要 | 本发明提供了一种基于支持向量机的自适应图像二值化方法，属于图像处理技术领域。所述方法包括：通过预定图像二值化方法对随机选取的降质文档图像进行处理，并对所述降质文档图像按选取的图像二值化方法进行归类；确定通过每种图像二值化方法处理的降质文档图像的灰度直方图，并提取所述灰度直方图的特征属性；将所述特征属性作为特征向量，并将所述特征向量对应的图像二值化方法作为标签建立训练样本；基于支持向量机对所述训练样本进行训练并建立二值化自适应选择模型。本发明针对不同的降质文档图像，在现有的预定图像二值化方法中选择最佳二值化方法，从而达到理想的图像二值化效果。 | ||
| 申请公布号 | CN106384114A | 申请公布日期 | 2017.02.08 |
| 申请号 | CN201610842687.2 | 申请日期 | 2016.09.22 |
| 申请人 | 哈尔滨理工大学 | 发明人 | 卢迪;林凯 |
| 分类号 | G06K9/38(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I | 主分类号 | G06K9/38(2006.01)I |
| 代理机构 | 大庆知文知识产权代理有限公司 23115 | 代理人 | 方博 |
| 主权项 | 一种基于支持向量机的自适应图像二值化方法，其特征在于，包括：通过预定图像二值化方法对随机选取的降质文档图像进行处理，并对所述降质文档图像按选取的图像二值化方法进行归类；确定通过每种图像二值化方法处理的降质文档图像的灰度直方图，并提取所述灰度直方图的特征属性；将所述特征属性作为特征向量，并将所述特征向量对应的图像二值化方法作为标签建立训练样本；基于支持向量机对所述训练样本进行训练并建立二值化自适应选择模型。 | ||
| 地址 | 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号 | ||