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Extraction of Line-Word-Character Segments Directly from Run-Length compressed Printed Text-documents

Extraction of Line-Word-Character Segments Directly from Run...

引用

4th National Conference on Computer Vision, Pattern Recognition, Image Processing and Graphics (NCVPRIPG)

作者： Javed, Mohammed Nagabhushan, P. Chaudhuri, B. B. Univ Mysore Dept Studies Comp Sci Mysore 570006 Karnataka India Indian Stat Inst Comp Vis & Pattern Recognit Unit Kolkata 700108 India

ISBN: (纸本)9781479915880

segmentation of a text-document into lines, words and characters, which is considered to be the crucial preprocessing stage in Optical Character Recognition (OCR) is traditionally carried out on uncompressed documents, although most of the documents in real life are available in compressed form, for the reasons such as transmission and storage efficiency. However, this implies that the compressed image should be decompressed, which indents additional computing resources. This limitation has motivated us to take up research in document image analysis using compressed documents. In this paper, we think in a new way to carry out segmentation at line, word and character level in run-length compressed printed-text-documents. We extract the horizontal projection profile curve from the compressed file and using the local minima points perform line segmentation. However, tracing vertical information which leads to tracking words-characters in a run-length compressed file is not very straight forward. Therefore, we propose a novel technique for carrying out simultaneous word and character segmentation by popping out column runs from each row in an intelligent sequence. The proposed algorithms have been validated with 1101 text-lines, 1409 words and 7582 characters from a data-set of 3 5 noise and skew free compressed documents of Bengali, Kannada and English Scripts.

关键词： compressed document segmentation run-length compression Line word and character segmentation

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