【摘 要】
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为了提高基于拍摄方式的文档图像的二值化效果,降低光学字符识别（optical character recognition,OCR）系统的文字识别错误率,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的二值化算法
【基金项目】
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北京市教委科技发展面上基金项目(KM200710009005);北方工业大学重点研究基金项目(NCUT20090106);北方工业大学科研基金项目;北方工业大学科研平台及团队建设基金项目
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为了提高基于拍摄方式的文档图像的二值化效果,降低光学字符识别（optical character recognition,OCR）系统的文字识别错误率,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的二值化算法——VFCM。该算法使用最大方差比方法产生全局阈值,使用FCM（FuzzyC-Means）聚类方法产生局部阈值。这两种方法的结合能够较好地保留字符的笔画细节,并能有效地消除伪影。实验结果表明,该算法可以取得比较好的二值化效果,并能带来OCR系统识别率的有效提高。
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