[發明專利]基于U型卷積神經網絡的滿文歷史文檔圖像二值化方法

在審

• 申請號: 202011524416.5
• 申請日: 2020-12-22
• 公開（公告）號: CN112508976A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 鄭蕊蕊;賀建軍;吳寶春;霍小娜
• 申請（專利權）人: 大連民族大學
• 主分類號: G06T7/12
• 分類號: G06T7/12;G06T7/136;G06N3/04
• 代理公司: 大連智高專利事務所(特殊普通合伙) 21235
• 代理人: 畢進

1.一種基于U型卷積神經網絡的滿文歷史文檔圖像二值化方法，其特征在于，包括：

S1：采用分塊自適應同態濾波方法，將滿文歷史文檔圖像分為若干個子塊圖像，對子塊圖像進行同態濾波，用于解決圖像光照不均的問題；

S2：使用U型卷積神經網絡對同態濾波后的滿文歷史文檔進行二值化。

2.根據權利要求1所述的基于U型卷積神經網絡的滿文歷史文檔圖像二值化方法，其特征在于，所述步驟S1包括：將滿文歷史文檔圖像分為4×4個子塊圖像，將滿文歷史文檔圖像邊緣未被劃分的行和列分入相鄰的子塊圖像中；

選取能夠減少低頻分量同時需要增加高頻分量的同態濾波函數H(u,v)，分別對4×4個子塊圖像進行同態濾波，并將濾波后的子塊圖像合并成一幅圖像。

3.根據權利要求1所述的基于U型卷積神經網絡的滿文歷史文檔圖像二值化方法，其特征在于，所述U型卷積神經網絡由左側收縮路徑，即編碼層，和右側對稱的擴展路徑，即解碼層兩部分組成，在編碼層中通過卷積和最大池化，提取滿文歷史文檔圖像的低維特征，在解碼層中通過上采樣和卷積恢復特征圖的分辨率，提取滿文歷史文檔圖像的高維特征；在相對應的編碼層與解碼層之間通過級聯，將編碼層中得到的特征圖拼接到解碼層中，結合高維特征的語義信息和低維特征中的位置信息，實現語義分割。