摘要
目的 在文件的文字辨識技術的應用中，需要具備優良的文字擷取技術做前處理，將文字從各類文件中擷取出來，方能進行後續的運用。但在現今的文件影像的背景卻越來越複雜，文件影像不再是簡單的白底黑字。在OCR軟體的前處理中，二值化是最關鍵的步驟，若是無法正確的將文字與背景分割，則將直接導致低辨識率，圖1-3為一般的OCR軟體的前處理流程圖。 本研究主要是建立一套適合用於彩色文件影像，做文字偵測、擷取與二值化的整合系統，來處理反白、漸層且位於複雜背景中之文字，提高彩色文件在OCR上的辨識率。 設計／方法／門俓 本文透過利用反白與漸層文字之特性來進行進一步的影像處理，找出反白與漸層文字與一般淺底深字之間的差異。 發現 彩色文件影像包含許多不同的物件，例如：不同顏色的字、圖形、風景或背景顏色等，甚至這些物件會有彼此交疊的現象，一般光學文字識別軟體己無法處理非單純背景的文件影像， 研究限制／影響 本研究對於與背景的顏色相近之文字，其辨識率仍低。 實用的影響 在有效的擷取文件影像中的文字之後並將其儲存在文字檔，則能大幅度降低儲存的空間。 創新／價值 商業的文字辨識系統(optical character recognition; OCR)，主要應用於偵測及辨識文字文件影像，但這是針對文字附加在背景單純（單一顏色且與文字有強烈對比）的情形下，才有較高的辨識正確率，而對於反白與漸層文字則難以辨識。
延伸閱讀
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