Digitala Vetenskapliga Arkivet

Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Topological clustering guided document binarization
Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.ORCID-id: 0000-0002-4405-6888
2015 (engelsk)Rapport (Annet vitenskapelig)
Abstract [en]

The current approach for text binarization proposes a clustering algorithm as a preprocessing stage to an energy-based segmentation method. It uses a clustering algorithm to obtain a coarse estimate of the background (BG) and foreground (FG) pixels. These estimates are usedas a prior for the source and sink points of a graph cut implementation, which is used to efficiently find the minimum energy solution of an objective function to separate the BG and FG. The binary image thus obtained is used to refine the edge map that guides the graph cut algorithm. A final binary image is obtained by once again performing the graph cut guided by the refined edges on Laplacian of the image.

sted, utgiver, år, opplag, sider
2015. , s. 6
Serie
Svenska Sällskapet för Automatiserad Bildanalys
HSV kategori
Forskningsprogram
Datoriserad bildbehandling
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:uu:diva-268019OAI: oai:DiVA.org:uu-268019DiVA, id: diva2:875473
Forskningsfinansiär
Swedish Research Council, 2012-5743Tilgjengelig fra: 2015-12-01 Laget: 2015-12-01 Sist oppdatert: 2018-01-10bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

fulltext(921 kB)372 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT01.pdfFilstørrelse 921 kBChecksum SHA-512
42fa47ae9a12885c531db4475c1035e50bf8aa6aa77bda75d52c0fddea80ba86a1fb843e3a9387278c94e9d7bb131456e3e536996908f249a812bc8273441fdb
Type fulltextMimetype application/pdf

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Ayyalasomayajula, Kalyan RamBrun, Anders
Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 374 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

urn-nbn

Altmetric

urn-nbn
Totalt: 536 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf