基于Sauvola算法和神经网络的图像自适应二值化方法
图像二值化是文档图像 OCR 识别中非常重要的一个环节。 Sauvola 算法是一种常用的二值化方法，但它存在参数需要人为确定、效果受设定的参数影响等问题。为了解决这些问题，提出了基于 Sauvola 算法和神经网络的图像自适应二值化方法。
Sauvola 算法的参数对二值化结果的影响是非常重要的。Sauvola 算法的参数包括开窗大小 r 和参数 k，这两个参数对二值化结果的影响是非常大的。为了解决这个问题，使用 SWT 算法实现了开窗大小 r 的计算，将二值化视为对像素点的二分类问题，根据 Sauvola 算法的思想提取窗内的灰度均值、灰度标准差及当前像素点灰度值作为特征向量，并搭建全连接神经网络进行训练，训练后的神经网络可为每个窗生成特定的参数 k，并判定各个像素点的二值化结果。
实验结果表明，相较于使用人工精确调节的全局参数 k 的 Sauvola 算法，所提出的方法具有更好的自适应性和二值化效果，且具有较好的实用性和普适性。
本方法的优点包括：
1. 自适应性强：神经网络可以根据图像的特点自动调整参数，从而提高二值化的准确性和自适应性。
2. 无需人工调节参数：神经网络可以自动学习参数，无需人工调节，从而提高工作效率和准确性。
3. 可以处理复杂图像：神经网络可以处理复杂图像的二值化问题，从而提高图像处理的准确性和实用性。
本方法可以解决 Sauvola 算法的缺陷，提高图像二值化的准确性和自适应性，且具有较好的实用性和普适性。
关键词：二值化处理；Sauvola 算法；图像识别；神经网络
本文的贡献：
1. 提出了基于 Sauvola 算法和神经网络的图像自适应二值化方法，解决了 Sauvola 算法的缺陷。
2. 实现了神经网络在图像二值化中的应用，提高了图像二值化的准确性和自适应性。
3. 验证了本方法的有效性和实用性，证明了本方法可以提高图像处理的准确性和实用性。
