Binarization of gray-scale characte

Binarization of gray-scale character images is a crucial step
in offline character recognition.Good binarization facilitates
segmentation and recognition ofcharacters. Binarization
process converts a gray scale image into a binary image. In
this paper [14],has described new methods for the
binarization of noisy gray-scale character images obtained in
an industrial setting. Our methods are specially designed to
binarize gray-scale character images more effectively by
using the fact that characters are usually composed of thin
lines of uniform width. Experimental results show that these
methods give the best binarization results.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Binarization อักขระเกรย์สเกลภาพเป็นขั้นตอนสำคัญ
ในการรู้จำอักขระแบบออฟไลน์อำนวยความสะดวกดี binarization
ofcharacters แบ่งและการรับรู้ Binarization
กระบวนการแปลงรูปภาพโทนสีเทาในรูปไบนารี ใน
[14], กระดาษนี้ได้อธิบายวิธีการใหม่สำหรับการ
binarization อักขระเกรย์สเกลเสียงดังภาพที่ได้รับใน
การตั้งค่าโรงงานอุตสาหกรรม วิธีของเราถูกออกแบบมาเพื่อ
binarize อักขระเกรย์สเกลภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพโดย
ใช้ความจริงที่ว่าตัวอักษรจะประกอบด้วยบาง
บรรทัดของความกว้างที่สม่ำเสมอ ผลการทดลองแสดงว่าเหล่านี้
วิธีการ binarization ผลลัพธ์ให้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Binarization ของสีเทาขนาดภาพตัวละครเป็นขั้นตอนสำคัญ
ในการออฟไลน์ฐานสอง recognition.Good ตัวละครที่อำนวยความสะดวกใน
การแบ่งส่วนและการรับรู้ ofcharacters Binarization
กระบวนการแปลงภาพระดับสีเทาเป็นภาพไบนารี ใน
บทความนี้ [14] ได้อธิบายวิธีการใหม่สำหรับ
ฐานสองของมีเสียงดังสีเทาขนาดภาพตัวละครที่ได้รับใน
การตั้งค่าอุตสาหกรรม วิธีการของเราได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อ
binarize สีเทาขนาดภาพตัวละครได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดย
ใช้ความจริงที่ว่าตัวละครที่มักจะประกอบด้วยบาง
เส้นที่มีความกว้างสม่ำเสมอ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าเหล่านี้
วิธีการให้ผลที่ฐานสองที่ดีที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภาพสีเทาขนาดของภาพตัวละครที่เป็นขั้นตอนสำคัญในการรู้จำอักขระด้วย

ภาพครับ ดีในการรับรู้นอก . กระบวนการแปลงภาพระดับสีเทาภาพ
เป็นภาพไบนารี ใน
นี้กระดาษ [ 14 ] ได้อธิบายวิธีการใหม่สำหรับ
ภาพสีเทาขนาดของตัวละครดังภาพที่ได้รับใน
การตั้งอุตสาหกรรมวิธีการของเราออกแบบเป็นพิเศษ

binarize ภาพตัวละครสีเทาขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพโดย
ใช้ความจริงที่ว่าตัวละครมักจะประกอบด้วยบาง
สายความกว้างของเครื่องแบบ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าวิธีการเหล่านี้
บอกผลภาพที่ดีที่สุด