基于小波域多状态隐马尔科夫树模型的自适应 文本图像分割算法

宋锦萍; 侯玉华; 杨晓艺; 唐远炎

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基于小波域多状态隐马尔科夫树模型的自适应文本图像分割算法

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于小波域多状态隐马尔科夫树模型的自适应文本图像分割算法
- Context-Adapted Document Segmentation Based on Multi-State Hidden Markov Tree Models in the Wavelet Domain
- 电子学报 2007年35卷第1期页码：118-122
- 作者机构：
  
  1. 河南大学数学与信息科学学院,河南,开封,475004
  2. 河南大学应用数学所,河南,开封,475004
  3. 香港浸会大学,香港
  4. 河南大学数学与信息科学学院河南开封,475004
  5. 河南大学应用数学所河南开封,475004
  6. 香港浸会大学香港
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金委员会与中国工程物理研究院联合基金 (No.10576013);河南省自然科学基金 (No.0611053200)
- DOI：
  中图分类号： TN911.73
- 纸质出版：2007
- 稿件说明：
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宋锦萍, 侯玉华, 杨晓艺, 等. 基于小波域多状态隐马尔科夫树模型的自适应文本图像分割算法[J]. 电子学报, 2007,35(1):118-122.

SONG Jin-ping, HOU Yu-hua, YANG Xiao-yi, et al. Context-Adapted Document Segmentation Based on Multi-State Hidden Markov Tree Models in the Wavelet Domain[J]. Acta Electronica Sinica, 2007, 35(1): 118-122.
宋锦萍, 侯玉华, 杨晓艺, 等. 基于小波域多状态隐马尔科夫树模型的自适应文本图像分割算法[J]. 电子学报, 2007,35(1):118-122. DOI：

SONG Jin-ping, HOU Yu-hua, YANG Xiao-yi, et al. Context-Adapted Document Segmentation Based on Multi-State Hidden Markov Tree Models in the Wavelet Domain[J]. Acta Electronica Sinica, 2007, 35(1): 118-122. DOI：

摘要

本文针对文本图像首先提出了一种基于小波域多状态隐马尔科夫树模型的自适应文本图像分割算法(Context-Adapted wavelet-domain Hidden Markov Tree

简称为CAHMT)

该算法具有较高的分割质量和较低的计算复杂度.其次

为了进一步提高CAHMT算法分割的效果

将该算法与微分算子、尺度系数相结合提出了两种新的文本图像分割算法.最后通过实例阐明了这些算法的有效性.

Abstract

This paper presents a new document segmentation algorithm

called context-adapted wavelet-domain hidden Markov tree (CAHMT) model

which extends a recently emerged wavelet-domain hidden Markov tree (HMT) model[1].The proposed CAHMT can achieve more accurate quality in document segmentation with low computation complexity.In addition to further improving the segmenting performance

we combine differential operator and the lowest frequency subband (called scale coefficients in wavelet transform) with CAHMT and produce much better visually segmentation quality than the HMT does.

关键词

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