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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Connected Operators for Non-text Object Segmentation in Grayscale Document Images

verfasst von : Sheshera Mysore, Manish Kumar Gupta, Swapnil Belhe

Erschienen in: Proceedings of International Conference on Computer Vision and Image Processing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

This paper presents an unconventional method of segmenting nontext objects directly from a grayscale document image by making use of connected operators, combined with the Otsu thresholding method, where the connected operators are realized as a maxtree. The maxtree structure is used for a simplification of the image and at a later stage, it is used as a structure from which to extract the desired objects. The proposed solution is aimed at segmenting halftone images, tables, line drawings, and graphs. The solution has been evaluated and some of its shortcomings are highlighted. To the best of our knowledge, this is the first attempt at using connected operators for page segmentation.

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Fußnoten
Literatur
1.
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2.
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8.
Wilkinson, M., Oosterbroek, J.: Mask-edge connectivity: Theory, computation, and application to historical document analysis. In: Pattern Recognition (ICPR), 2012 21st International Conference on. pp. 1334–1337 (November 2012)
Metadaten
Titel
Connected Operators for Non-text Object Segmentation in Grayscale Document Images
verfasst von
Sheshera Mysore
Manish Kumar Gupta
Swapnil Belhe
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
Buch
Proceedings of International Conference on Computer Vision and Image Processing

Print ISBN: 978-981-10-2103-9

Electronic ISBN: 978-981-10-2104-6

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-2104-6_36

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    Bildnachweise