与图像处理相关的博文目录
基于笔划提取的脱机手写数学公式识别
图像处理 文档分析手写体识别传统上被分为联机识别和脱机识别，前者识别动态的笔迹而后者识别静态的图片。与联机识别相比，由于缺乏动态信息和存在背景噪声，脱机识别的准确度通常较低，同时往往占用更多资源。于是，把脱机识别问题转化为联机识别问题是一个有吸引力的想法。本文以由于具有紧凑的二维结构而极具挑战性的数学公式识别问题为例，探讨了基于笔划提取的脱机手写识别的可行性和实用性，这方法夺得了国际性权威竞赛CROHME 2019中有关任务的季军。
局部自适应二值化方法的内存高效快速实现
图像处理 文档分析二值化被广泛用作识别前从背景分离出文本等对象的预处理步骤。通过逐个像素计算阀值，局部自适应二值化方法能较好地分割光照不均或带噪声的受损文档图片。由于阀值往往依赖于矩形窗口中灰度值的一些基于矩的统计量如均值和方差，过往人们常用积分图像去加速计算，代价则是需要额外占用大量内存空间。注意到按行主序，矩形窗口中矩和直方图都可以增量地计算，进而容易得到局部平均、标准差以至分位数，积分图像实际上是不必要的。特别地，这个想法导致Bernsen方法和Niblack型方法如Sauvola方法的新串行实现，它们的时间复杂度与输入图像的大小成正比且与窗口大小无关，而辅助空间关于输入图像大小次线性。
图解GIMP滤镜
图像处理《GIMP图像处理入门》中介绍了GIMP的基本用法，这里我们再介绍GIMP以插件形式提供的各种滤镜，可以通过应用算法对图层进行修改来实现各种各样的效果。
GIMP图像处理入门
图像处理程序员多少听说过GIMP（GNU Image Manipulation Program）的大名，GTK就是Gimp Tool Kit的缩写，知道它是自由软件中仅有强大到能与Photoshop抗衡的图像处理软件。但和Photoshop一样，GIMP的操作方式有时也让初学者摸不着头脑。这里我们将说明GIMP中的主要方面。
印刷体科技文档识别技术实践研究
图像处理 由于数学公式识别和逻辑版面分析功能缺失等原因，文档识别在教育、科研等方面的应用受到了限制，不利于科学技术传播。因此，研究印刷体科技文档识别技术并培育一个可用系统有现实意义。