BERILGAN TASVIR SIFATINI BAHOLASH
Аннотация
При разработке систем анализа изображений рукописного текста необходимо оценивать качество данного изображения. Обычно оценка качества изображения осуществляется через его гистограмму, и она может быть выражена достаточно точно, но показатели качества не могут быть выражены в количественных величинах с помощью этого метода. Задача количественной оценки качества изображения является очень сложной и комплексной задачей, что, несомненно, позволяет выбрать правильную стратегию алгоритмов предобработки изображений. Это обеспечивает относительно качественное изображение для анализа на выходе.
Библиографические ссылки
Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2012. – 1104 с.
Местецкий Л. М. Непрерывная морфология бинарных изображений. Фигуры. Скелеты. Циркуляры. – М.: Физматлит, 2009. – 287 с.
Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. – 752 с.
Яне Б. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2007. – 583 с.
Al Maadeed S., Ayouby W., Hassaine A., Aljaam J.M. QUWI: An Arabic and English handwriting dataset for offline writer identification. In Proc. of Int. Conf. on Frontiers in Handwriting Recognition, 2012, pp. 746-751.
Mittal A., Moorthy A.K., and Bovik A.C. No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain. IEEE Transactions on Image Processing. Vol. 21, Number 12, December 2012, pp. 4695-4708.
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2023 Muhammadmullo Asrayev, Musoxon Dadaxonov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
