Okunaklı olmayan basılı metinlerde karakter onarımı
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
IV ÖZET Bu çalışmada, siyah-beyaz olarak sayısallaştırılmış basılı metin görüntülerinde, gerek sayısallaştırma sırasında ortaya çıkan, gerekse dokümanın üzerinde var olan gürültü ve bozulmaların giderilmesi için, bazı görüntü işleme teknikleri sunulmuştur. Görüntünün iyileştirilmesi ve restore edilmesi, sıkıştırma, saklama ve karakter tanıma gibi görüntü işleme uygulamaları için bir ön işlem olarak yer almaktadır. Çalışmanın ilk bölümünde, harflerdeki silik bölgelerin doldurulması, çapakların silinmesi, parçalanmış harf gövdelerinin birleştirilmesi, noktaların düzeltilmesi, `a.e.m.s` harflerinin kapanan uçlarının düzeltilmesi, kapanan harf deliklerinin açılması ve birbirine değen harflerin ayırılması gibi iyileştirme ve restorasyon yöntemleri sunulmuştur. Çalışmanın ikinci bölümünde, harflerin kenarlarının, doğrulardan ve eğrilerden oluştuğu gerçeğinden yola çıkarak, harf kenarlarını oluşturan temel şekillerin (doğru, köşe, uç ve eğri ) restore edilmesine yönelik yöntemler üzerinde durulmuştur. ANAHTAR KELİMELER : Siyah-Beyaz Görüntü, Doküman Analizi ve Tanıma, Matematiksel Morfoloji, örüntü Tanıma. ABSTRACT In this thesis, some image processing techniques are presented to remove the noise and degradations that are introduced during printing or scanning on the document images that were digitized as black and white. The image enhancement and restoration are preprocessing operations for image compression, storage and character recognition. In the first part, some enhancement and restoration techniques are presented such as filling the holes and gaps of characters, erasing spurs, joining the broken character body, point restoration, re-openning the hidden character holes, separating the closed srokes in `a.e.m.s` and the touching characters. In the second part, based on the fact that `the contour of a character is made of lines and curvature parts`, restoration of basic shapes (line, corner, stroke and curvature parts) are presented. KEY WORDS : Binary Image, Document Analysis and Recognition, Matematical Morphology, Pattern Recognition.
Collections