基于投影輪廓分析的文本圖像版面分割算法研究

王莉麗++陳曄++劉玲

摘要：本文提出了一種新的基于投影輪廓分析的版面有效分類；隨后詳細介紹了該方法的實現(xiàn)技術(shù)流程，給出了該方法進行版面分析所依據(jù)7個特征的含義及作用。實驗結(jié)果表明：提出的新方法，能夠?qū)?fù)雜版面文本圖像進行有效的版面分割及區(qū)域類型分類，并能夠準確的識別如頁眉這樣的特殊區(qū)域，版面分析結(jié)果準確。

關(guān)鍵詞：文本圖像處理；版面分割；投影法

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）03-0164-02

目前，信息采集的多樣化，已嚴重威脅到了信息存儲的安全性。僅用一部手機，就可獲取與泄露重要的信息。對文本數(shù)據(jù)信息安全性的擔憂，促使了紙質(zhì)文本圖像信息隱藏與提取方法的提出。這類方法的核心在于將安全標識信息，以特有的方式嵌入到文本圖像的文本區(qū)域中，這樣，如果發(fā)生信息泄露或者要找尋到泄露源，就可以通過分析文本區(qū)域中包含的安全標識信息，反向追蹤，查出泄漏源，或者通過安全標識信息，回收被泄露出去的信息。對于簡單的、只包含文本信息的文本圖像，目前的處理技術(shù)已比較成熟，能夠比較準確的將版面信息進行有效的分析，但是對于包含文本、圖形和圖像區(qū)域的復(fù)雜版面文本圖像，當前的處理技術(shù)尚不成熟，需要進一步提高。本文聚焦于復(fù)雜文本圖像分割方法研究。

版面分割的方法，大體上可以分為兩大類：層次式和非層次式的。層次式分割算法，主要有自頂向下和自底向上兩種算法。非層次式算法則主要是利用復(fù)雜的圖形圖像處理技術(shù)，根據(jù)其圖像特征，對文本圖像進行版面分割[1-4]。層次式方法中，游程平滑RLS（Run-length Smoothing）算法和投影輪廓切分PPC（Projection Profile Cut）算法是兩種有代表性且應(yīng)用較廣泛的算法。而基于紋理分析的版面分析算法，則是將版面分析和版面區(qū)域類型識別結(jié)合實現(xiàn)的一種算法。但上述方法時間消耗較大，為此本文提出了一種簡單有效的分割方法。

1 提出的分類算法

首先，讀入待分類文本圖像，并對其格式轉(zhuǎn)換，確保圖像數(shù)據(jù)完整性，以防止丟失圖像數(shù)據(jù)；然后進行有效區(qū)域提取，剔除四周的空白無效區(qū)域，得到有效信息區(qū)。在此基礎(chǔ)上，對有效信息區(qū)進行二維坐標下的行投影，確定并統(tǒng)計、提取特征值，再根據(jù)統(tǒng)計得來的特征值，進行孤立行分析，并依據(jù)判定的孤立行，對文本圖像進行區(qū)域的粗分割，得到版面分析的粗分割結(jié)果。在上述過程中，可根據(jù)投影結(jié)果以及統(tǒng)計的特征值，完成對純文本區(qū)域、純圖像區(qū)域的分割工作。需要指出的是，本文著眼于復(fù)雜文本圖像，為此還須對區(qū)域粗分割得到的各個子區(qū)域，進行二維坐標下的列投影，再根據(jù)投影結(jié)果，判定子區(qū)域中是否存在分欄版面。完成以上步驟后，原本復(fù)雜的文本圖像版面就被分割為了多個簡單版面的文本圖像區(qū)，在此基礎(chǔ)上，再進行行、列投影，根據(jù)所得特征值分析與分類，區(qū)分出文本區(qū)、圖像區(qū)和圖形圖表區(qū)域，完成分割任務(wù)。具體流程見圖1。

本文采用特征7個特征統(tǒng)計分析文本圖像，各特征分別為：（1）行高，記錄投影行高度的值。本文對行進行投影，依據(jù)投影結(jié)果，計算二值化投影平均值發(fā)生改變的臨界點值，在臨界點值作運算，獲得行高值。 我們對各行高度值進行平均運算，在分別與各行高度作對比，進而初步確定異常區(qū)域；（2）行間距，行與行之間的間隔距離。此間距，由投影結(jié)果而得的下標值計算求得。在文本圖像中，行間距發(fā)生明顯變化的部分，往往為段落或者區(qū)域塊之間的分割標識，此處計算行間距，作為段落區(qū)分和區(qū)域塊區(qū)分的一個標識；（3）縮進率，文本與頁面邊界之間的距離。依據(jù)每一行的列投影結(jié)果，計算邊界至文本的距離占左右邊界之間距離的比率，求得縮進率。在文本圖像中，標題不同于其它文本行，往往存在較大縮進，或左縮進，或右縮進，或左右都有，為此可結(jié)合行高，完成對標題的判定。此外，段落中往往有首行縮進，段尾也常因字符無法填滿文本行而存在縮進，因此也可根據(jù)縮進率，判定段落區(qū)域；（4）行外接矩形填充率，在縮進的行區(qū)域塊中，有效信息區(qū)域占整個區(qū)域塊的比率。依據(jù)每一行的列投影結(jié)果值計算填充率。主要用來判斷一些特殊的文本行，如頁眉的判斷；（5）最大跳變位置，對文本行進行列投影時，坐標軸所示下標發(fā)生最大變化的區(qū)域位置。根據(jù)該特征，如果連續(xù)多行在相同位置都發(fā)生最大跳變，且跳變區(qū)內(nèi)像素點平均值為1，則可以判定在該位置處存在分欄，此外，還可以根據(jù)最大跳變，判定是否存在異常區(qū)域；（6）行內(nèi)信號跳變周期（頻率），對文本行進行列投影后，坐標軸上投影下標值發(fā)生周期性變化的周期或者頻率。根據(jù)此特征，可用來判定是否存在異常區(qū)域；（7）對齊方式，該特征用來衡量文本圖像中內(nèi)容距離左右邊界的距離，具體有居中，左對齊和右對齊三種方式，可用來輔助計算縮進率，進而分割區(qū)域塊。分割結(jié)果舉例見圖2。

2 結(jié)語

文本圖像版面分析是對文本圖像處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。針對上述問題，本文以文本圖像二維坐標下行列投影結(jié)果為基礎(chǔ)，提取并分析相關(guān)特征，提出了一種新的基于投影輪廓分析的版面有效分類方法。該方法通過對特征的綜合運算與分析完成復(fù)雜版面文本圖像的分析工作。驗證了方法的有效性及準確性。

參考文獻

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