| 文本图像的双边总变分超分辨率恢复方法 | |
| 贲圣兰 ; 杨静宇 ; 苏光大 ; BEN Sheng-Lan ; YANG Jing-Yu ; SU Guang-Da | |
| 2010-06-09 ; 2010-06-09 | |
| 关键词 | 超分辨率 双边总变分 文本图像 汉字结构 正则化 Super-resolution, Bilateral total variation, Text image,Chinese character, Regularization TP391.41 |
| 其他题名 | Bilateral Total Variation Regularization for Text Image Super-resolution Restoration |
| 中文摘要 | 超分辨率图像复原的目的是从几幅包含有相同观测区域的图像序列中重建更高分辨率的图像。一般的超分辨率算法没有考虑文本图像的分段连续性,因此有可能丢失笔画边缘处的细节信息。双边总变分正则算法具有很好的边缘保持能力,因此可以应用到文本图像的超分辨率恢复。本文根据汉字的字符结构特点,对双边总变分正则算法进行了改进,根据汉字的笔画组成特征,提出新的正则项。该方法由于充分地考虑了汉字文本图像的结构特征,因此能够很好地保持汉字的笔画的尖锐边缘。实验也证明了使用本文所提出的BTVCH算法获得的超分辨率文本图像可以获得最高的字符识别率。; The task of Super-Resolution (SR) image restoration is to get higher resolution image from several low-reso- lution image sequences of the same scene. Bilateral Total Variation is firstly introduced and applied to text image super- resolution. Then, improvements which consider the structure of Chinese Character is done to the regularizer. In the new algorithm named BTVCH, the regularizer only consider the direction of four main component of Chinese Character images, so the BTVCH algorithm can enhance the resolution of the image while allowing for sharp discontinuities. Ex- periment results demonstrate that the text images created by this algorithm improves the optical character recognition accuracy more than images obtained by other algorithms. |
| 语种 | 中文 ; 中文 |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| 源URL | [http://hdl.handle.net/123456789/53789]  |
| 专题 | 清华大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 贲圣兰,杨静宇,苏光大,等. 文本图像的双边总变分超分辨率恢复方法[J],2010, 2010. |
| APA | 贲圣兰,杨静宇,苏光大,BEN Sheng-Lan,YANG Jing-Yu,&SU Guang-Da.(2010).文本图像的双边总变分超分辨率恢复方法.. |
| MLA | 贲圣兰,et al."文本图像的双边总变分超分辨率恢复方法".(2010). |
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