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基于灰度直方图和谱聚类的文本图像二值化方法:在自动文本提取中，经定位获得的字符区域需二值化后方能有效识别，由于背景的复杂，常用的阈值化方法不能有效分割自然环境下的字符图像。该文提出了一种基于谱聚类的图像二值化方法，该方法利用规范化切痕(Normalized cut, Ncut)作为谱聚类测度，结合灰度直方图计算相似性矩阵，并通过实验确定最佳的直方图等级数，与通常基于像素级相似矩阵相比，算法的空间复杂度和计算复杂性都大为降低。实验结果表明，针对自然场景下的字符图像，该文方法的二值化结果优于常用的阈值分割结果。
关键词：图像处理；文本图像；二值化；图分割；谱聚类
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