Abstract-This paper presenterar en statistisk metod för förbearbetning av skadade handskrivna former inklusive stegen av binarization och bildar linje avlägsnande. Den degraderade bilden är modellerad av en Markov Random Field (MRF) där den dolda lager tidigare sannolikhet lärs från en utbildning uppsättning av högkvalitativa binariserade bilder och observationsannolikheten är inlärd på flykt från grå nivå histogram av indatabilden. Vi har modifierat MRF-modellen för att släppa de förtryckta härskande linjerna från bilden. Vi använder den patchbaserade topologin för MRF och Belief Propagation (BP) för effektiv bearbetning. För att ytterligare förbättra processhastigheten beskär vi osannolika lösningar från sökområdet samtidigt som vi löser MRF. Experimentella resultat visar högre noggrannhet på två datauppsättningar av skadade handskrivna bilder än tidigare använda metoder.
I REF föreslogs ett statistiskt tillvägagångssätt för förbearbetning av handskrivna dokument av låg kvalitet med hjälp av Markov Random Fields, där den dolda lagerförutsedda sannolikheten lärs från en utbildningsuppsättning av högkvalitativa binariserade bilder och observationsannolikhetstätheten hämtas från histogrammet på grå nivå för indatabilden.
Preprocessing of Low-Quality Handwritten Documents Using Markov Random Fields
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}