基于人工免疫算法的古籍文本数字化处理

• 作 者: 焦佳琛 包能胜 姜佳华
• 机 构: 智能制造技术教育部重点实验室（汕头大学）,汕头大学工学院机械工程系
• 出 处: 汕头大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2021年01期
• 关键词: 免疫算法 古籍数字化 边缘检测 阳性选择 图像处理 immune algorithm digitization of ancient books edge de
• 基金项目: 李嘉诚基金会交叉研究资助项目(2020LKSFG06D)

针对目前古籍数字化过程中,原色高清文件过大、黑白处理后的文件文字不清、背面文字"透射"、正面与背面文字交叉重叠、图像噪点过多等诸多问题,本文研究了一种基于人工免疫算法的古籍文本数字化处理方法.该方法通过模拟免疫学的模型和原理,采用基于二进制编码的图像边缘检测算法,追踪文字边缘,寻找古籍文本数字图像上感兴趣的文字或图片,同时去除其他不感兴趣的部分,舍弃冗余信息.实测的结果表明,与其他方法相比,本方法处理后的文字没有空心,笔划连续,文档大小仅为原色文件的1.82%.本方法的处理结果对提高古籍文本的阅读体