Filtros morfológicos adaptativos para el reconocimiento de caracteres en imágenes degradadas de documentos
El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) en imágenes de documentos impresos digitalizados por medio de escáner es un tema muy estudiado, en donde las condiciones de captura tales como: la posición de la hoja, la iluminación, el contraste, la resolución, etc., suelen ser controladas y por lo tant...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2014 |
| País: | México |
| Institución: | Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada |
| Repositorio: | Repositorio Institucional CICESE |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:cicese.repositorioinstitucional.mx:1007/443 |
| Acceso en línea: | http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/443 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | info:eu-repo/classification/Autor/Filtros morfológicos info:eu-repo/classification/cti/1 info:eu-repo/classification/cti/12 info:eu-repo/classification/cti/1203 |
| Sumario: | El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) en imágenes de documentos impresos digitalizados por medio de escáner es un tema muy estudiado, en donde las condiciones de captura tales como: la posición de la hoja, la iluminación, el contraste, la resolución, etc., suelen ser controladas y por lo tanto óptimas. En la actualidad se han propuesto diversos algoritmos para el reconocimiento de caracteres y existen diferentes sistemas OCR comerciales o de código libre (ABBYY, Tesseract, etc.), que tienen un buen desempeño. Sin embargo, hoy en día es más práctico utilizar un dispositivo móvil para la digitalización de un documento que el uso de un escáner; como consecuencia, la calidad de la imagen del documento se ve afectada, presentando distintas distorsiones geométricas, iluminación no homogénea, baja resolución, etc., y por lo tanto disminuyendo el desempeño de los sistemas OCR. Así que, para solucionar estos problemas, este trabajo propone el uso de varios ?ltros compuestos adaptativos basado en dos enfoques. El primer enfoque utilizado se basa en la descomposición por umbral y una correlación morfológica invariante a iluminación. Los ?ltros compuestos se basan en ?ltros de funciones discriminantes sintéticas no lineales diseñados mediante la incorporación de información de un conjunto de imágenes de entrenamiento y un valor dado de capacidad discriminación deseado. Para aquellos caracteres similares usamos un enfoque diferente basado en el bloqueo de los componentes espectrales de un ?ltro de sólo fase. Finalmente, los resultados obtenidos de las simulaciones realizadas con el sistema OCR propuesto se presentan y se comparan con el software comercial ABBYY, la comparación se hace midiendo los errores de clasi?cación |
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