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Context Based Multiscale Classification of Document Images Based on Wavelet Coefficient Dis

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《2024年基于多尺度和注意力机制融合的语义分割模型研究》范文

《2024年基于多尺度和注意力机制融合的语义分割模型研究》范文

《基于多尺度和注意力机制融合的语义分割模型研究》篇一一、引言随着深度学习技术的飞速发展，语义分割已成为计算机视觉领域的研究热点。

语义分割旨在将图像中的每个像素分类为预定义的语义类别，从而为自动驾驶、医疗影像分析、卫星图像解析等众多领域提供了强有力的技术支持。

近年来，多尺度和注意力机制在语义分割模型中得到了广泛应用，它们能够有效地捕获不同尺度的上下文信息，并关注重要的区域以提升分割精度。

本文将研究基于多尺度和注意力机制融合的语义分割模型，以提高模型的性能和泛化能力。

二、相关工作在语义分割领域，多尺度特征融合和注意力机制是两个重要的研究方向。

多尺度特征融合能够捕获不同尺度的上下文信息，提高模型对不同大小目标的分割精度。

而注意力机制则能关注重要的区域，抑制无关区域，从而提高模型的关注力和准确性。

近年来，许多研究工作已经将这两者结合在一起，取得了良好的效果。

三、方法本文提出了一种基于多尺度和注意力机制融合的语义分割模型。

该模型主要包括以下几个部分：1. 多尺度特征提取：采用不同尺度的卷积核和池化操作，提取多尺度的上下文信息。

这些不同尺度的特征图将作为后续模块的输入。

2. 注意力机制模块：采用自注意力机制和交叉注意力机制，对每个尺度的特征图进行加权，以关注重要的区域并抑制无关区域。

3. 特征融合与上采样：将加权后的多尺度特征图进行融合，并采用上采样操作使特征图恢复到原始图像的大小。

4. 损失函数设计：采用交叉熵损失和Dice损失相结合的损失函数，以平衡正负样本的比例并提高模型的鲁棒性。

四、实验为了验证本文提出的模型的有效性，我们在多个公开数据集上进行了实验。

实验结果表明，本文提出的模型在语义分割任务中取得了良好的效果。

具体来说，我们在Cityscapes、ADE20K 等数据集上进行了实验，并与其他先进的语义分割模型进行了比较。

实验结果显示，本文提出的模型在分割精度、速度和泛化能力等方面均有所提升。

五、结果与分析1. 性能提升：通过多尺度和注意力机制的融合，本文提出的模型在语义分割任务中取得了较好的性能提升。

基于点线综合特征的双目视觉slam方法

基于点线综合特征的双目视觉slam方法

基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法引言双目视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种利用双目相机获取场景信息，并同时估计相机的位姿和场景三维结构的技术。

其中，点线综合特征是一种基于点和线的特征表示方法，可以用来描述场景中的结构信息。

本文将详细介绍基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法。

点线综合特征的定义与表示点线综合特征是一种将点和线进行综合描述的特征表示方法。

在双目视觉SLAM中，可以通过将双目图像中的点和线提取出来，并将它们进行组合，从而得到点线综合特征。

点线综合特征的定义包括以下几个方面：1.点特征（Point Feature）：双目相机可以通过立体匹配算法得到一组对应的左右图像点对，这些点对被称为点特征。

点特征可以用来计算相机的位姿，同时也可以用来重建场景的三维结构。

2.线特征（Line Feature）：双目相机还可以通过线检测算法得到一组左右图像中的线段，这些线段被称为线特征。

线特征具有一定的尺度和方向信息，可以提供额外的视觉约束，有助于提高SLAM系统的精度和鲁棒性。

3.综合特征（Composite Feature）：将点特征和线特征进行综合，可以得到点线综合特征。

综合特征能够更全面、准确地描述场景中的结构信息，为SLAM系统提供更可靠的视觉约束。

基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法框架基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法主要分为以下几个步骤：1. 双目图像预处理首先需要对双目图像进行预处理，包括图像去畸变、图像配准、图像增强等操作。

去畸变可以校正由于镜头畸变引起的图像失真，提高图像的几何精度。

图像配准可以将左右图像进行对齐，使得它们在立体匹配时更加准确。

图像增强可以提高图像的对比度和清晰度，以便更好地进行特征提取和跟踪。

2. 点特征提取与匹配利用特征点提取算法（如FAST、SIFT、SURF等），从左右图像中提取点特征。

遥感影像语义理解

遥感影像语义理解

遥感影像语义理解基于⾃适应深度稀疏语义建模的⾼分辨率遥感影像场景分类：为了挖掘⾼分辨率遥感场景更具区分性的语义信息，提出了⼀种将稀疏主题和深层特征⾃适应相融合的深度稀疏语义建模（ADSSM）框架。

⾸先，为了从影像中发现本质底层特征，ADSSM框架集成了基于中层的稀疏主题模型FSTM和基于⾼层的卷积神经⽹络CNN。

基于稀疏主题和深度特征视觉信息的互补性，设计了三种异质性稀疏主题和深度场景特征来描述⾼分辨率遥感影像的复杂的⼏何结构和空间模式。

其中， FSTM可以从影像中获取局部和显著性信息，⽽CNN则更多关注的是全局和细节信息。

稀疏主题和深度特征的集成为⾼分辨率遥感场景提供了多层次的特征描述。

其次，为了改善稀疏主题和深度特征的融合，针对稀疏主题和深度特征之间的差异性，提出了⼀种⾃适应特征标准化策略。

在ADSSM中，挖掘的稀疏主题和深度特征各⾃进⾏⾃适应的标准化，以增强代表性特征的重要性。

基于⾃适应融合特征的表达，ADSSM框架可以减少复杂场景的混淆。

ADSSM框架在UCM、Google、NWPU-RESISC45以及OSRSI20四个数据集上的结果表明提出的⽅法相较于⽬前公认的⾼精度场景分类⽅法来说有了较⼤的提升。

资源共享1.公开数据集(1)SIRI-WHU ⾕歌影像数据集 (The Google image dataset of SIRI-WHU, 更新⽇期：2019.12.10).该数据集包括12个类别，主要⽤于科研⽤途。

以下各个类别中均包含200幅影像：农场、商业区、港⼝、闲置⽤地、⼯业区、草地、⽴交桥、停车场、池塘、居民区、河流、⽔体每⼀幅影像⼤⼩为200*200，空间分辨率为2⽶。

该数据集获取⾃⾕歌地球，由武汉⼤学RS-IDEA研究组(SIRI-WHU)搜集制作，主要覆盖了中国的城市地区。

当您发表的结果中⽤到了该数据集，请引⽤以下⽂献：[1]Q. Zhu, Y. Zhong, L. Zhang, and D. Li, "Adaptive Deep Sparse Semantic Modeling Framework for High Spatial Resolution Image Scene Classification," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, 56(10): 6180-6195. DOI: 10.1109/TGRS.2018.2833293.[2]Q. Zhu, Y. Zhong, B. Zhao, G.-S. Xia, and L. Zhang, "Bag-of-Visual-Words Scene Classifier with Local and Global Features for High Spatial Resolution Remote Sensing Imagery," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2016, 13(6): 747-751. DOI:10.1109/LGRS.2015.2513443 2016.(2)SIRI-WHU USGS标注影像数据集 (The USGS image dataset of SIRI-WHU, 更新⽇期：2019.12.10).该数据集包括4个场景类别：农场、森林、居民区、停车场，其主要⽤于科研⽤途。

detectmultiscale 参数

detectmultiscale 参数

detectmultiscale 参数摘要：multiscale 参数概述及应用方法一、multiscale 参数简介1.概念解释2.应用领域二、multiscale 参数设置与优化方法1.参数设置原则2.参数调整策略3.参数优化的评估指标三、multiscale 参数在不同算法中的应用案例1.案例一：图像处理2.案例二：语音识别3.案例三：自然语言处理四、multiscale 参数在实际项目中的实战经验分享1.项目背景2.参数调优过程3.项目成果与总结正文：一、multiscale 参数简介1.概念解释Multiscale 参数，又称多尺度参数，是一种在信号处理、图像处理、自然语言处理等领域广泛应用的参数。

它主要用于实现对信号或数据在不同尺度上的分析和处理，以达到更好的性能和效果。

2.应用领域Multiscale 参数的应用领域包括但不限于：（1）图像处理：如图像去噪、图像增强、图像超分辨率等；（2）信号处理：如信号滤波、信号重建、信号识别等；（3）自然语言处理：如文本分类、情感分析、机器翻译等。

二、multiscale 参数设置与优化方法1.参数设置原则在设置multiscale 参数时，需要遵循以下原则：（1）根据任务需求选择合适的算法；（2）确保算法的收敛性和稳定性；（3）兼顾计算速度和性能。

2.参数调整策略在调整multiscale 参数时，可以采用以下策略：（1）逐步调整，观察结果变化；（2）设定参数范围，避免无效尝试；（3）采用网格搜索、随机搜索等方法，加速参数搜索。

3.参数优化的评估指标评估multiscale 参数优化效果的指标包括：（1）性能指标：如准确率、召回率、F1 值等；（2）速度指标：如计算速度、收敛速度等；（3）稳定性指标：如模型稳定性、参数稳定性等。

三、multiscale 参数在不同算法中的应用案例1.案例一：图像处理在图像处理中，multiscale 参数可以应用于图像去噪算法，如双边滤波、高斯滤波等。

一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法(英文)

一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法(英文)

一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法(英
文)
张强;郭宝龙
【期刊名称】《光子学报》
【年(卷),期】2008(37)4
【摘要】针对现有小波类图像融合算法的不足,提出了一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法,并在Contourlet域中引入了局部区域可见度以及局部方向能量的概念.针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于局部区域可见度以及基于局部方向能量的系数选择方案.通过对多聚焦图像融合的仿真实验,表明该算法相对于传统的基于离散小波变换和离散小波框架变换融合算法能够有效减少有用信息的丢失以及虚假信息的引入,同时能够从源图像中提取更多的有用信息并注入到融合图像中,得到更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.
【总页数】6页(P838-843)
【关键词】图像融合;非下采样Contourlet变换;局部区域可见度;局部方向能量【作者】张强;郭宝龙
【作者单位】西安电子科技大学机电工程学院智能控制与图像工程研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合 [J], 周爱平;梁久祯
2.基于区域分割和非下采样Contourlet变换的多聚焦图像融合算法 [J], 刘涛;张登福;何宜宝
3.非下采样Contourlet变换耦合区域特性的多聚焦图像融合算法 [J], 刘栓;刘直良;张权焯
4.基于非下采样Contourlet变换耦合近似度规则的多聚焦图像融合算法 [J], 柏涛涛;王茜娟;谭云兰
5.基于非下采样Contourlet变换耦合近似度规则的多聚焦图像融合算法 [J], 柏涛涛;王茜娟;谭云兰;
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《2024年基于多尺度和注意力机制融合的语义分割模型研究》范文

《2024年基于多尺度和注意力机制融合的语义分割模型研究》范文

《基于多尺度和注意力机制融合的语义分割模型研究》篇一一、引言随着深度学习技术的不断发展，语义分割作为计算机视觉领域的一个重要任务，逐渐成为研究的热点。

语义分割旨在将图像中的每个像素划分为不同的语义类别，为图像理解提供了更加细致的信息。

然而，由于实际场景中存在多尺度目标和复杂背景的干扰，语义分割任务仍面临诸多挑战。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于多尺度和注意力机制融合的语义分割模型。

二、相关工作语义分割作为计算机视觉的一个关键任务，在近几年的研究中得到了广泛的关注。

目前主流的语义分割模型主要采用深度卷积神经网络（CNN）来实现。

这些模型通过捕获上下文信息、提高特征表达能力等手段提高分割精度。

然而，在处理多尺度目标和复杂背景时，这些模型仍存在局限性。

为了解决这些问题，本文提出了一种融合多尺度和注意力机制的语义分割模型。

三、模型与方法本文提出的模型主要由两个部分组成：多尺度特征提取和注意力机制融合。

（一）多尺度特征提取多尺度特征提取是提高语义分割性能的关键技术之一。

在本模型中，我们采用了不同尺度的卷积核和池化操作来提取图像的多尺度特征。

具体而言，我们设计了一个包含多种尺度卷积核的卷积层，以捕获不同尺度的目标信息。

此外，我们还采用了池化操作来获取更大尺度的上下文信息。

这些多尺度特征将被用于后续的注意力机制融合。

（二）注意力机制融合注意力机制是一种有效的提高模型性能的技术，可以使得模型更加关注重要的区域。

在本模型中，我们采用了自注意力机制和交叉注意力机制来提高模型的表达能力。

自注意力机制主要用于捕获每个像素的上下文信息，而交叉注意力机制则用于融合不同尺度特征之间的信息。

具体而言，我们通过在卷积层之间引入自注意力和交叉注意力模块，使得模型能够更好地关注重要区域和提取多尺度特征。

四、实验与结果为了验证本文提出的模型的性能，我们在公开的语义分割数据集上进行了一系列实验。

实验结果表明，本文提出的模型在处理多尺度目标和复杂背景时具有更好的性能。

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合

基于Ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ变换的多聚焦图像融合作者：丁岚来源：《电脑知识与技术》2008年第34期摘要：由于可见光成像系统的聚焦范围有限，很难获得同一场景内所有物体都清晰的图像，多聚焦图像融合技术可有效地解决这一问题。

Contourlet变换具有多尺度多方向性，将其引入图像融合，能够更好地提取原始图像的特征，为融合图像提供更多的信息。

该文提出了一种基于区域统计融合规则的Contourlet变换多聚焦图像融合方法。

先对不同聚焦图像分别进行Contourlet变换，采用低频系数取平均，高频系数根据区域统计值决定的融合规则，再进行反变换得到融合结果。

文中给出了实验结果，并对融合结果进行了分析比较，实验结果表明，该方法能够取得比基于小波变换融合方法更好的融合效果。

关键词：图像融合；Contourlet变换；小波变换中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)34-1700-03Multifocus Image Fusion Based on Contorlet TransformDING Lan(College of Information Science & Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China)Abstract: Due to the limited depth-of-focus of optical lenses , it is often difficult to get an image that contains all relevant objects in focus. Multifocus image fusion method can solve this problem effectively. Contoulet transform has varying directions and multiple scales. When the contourlet transform is introduced to image fusion , the characteristics of original images are taken better and more information for fusion is obtained. A new multifocus image fusion method is proposed in this paper, based on contourlet transform with the fusion rule of region statistics. Different focus images are decomposed using contourlet transform firstly, then low-bands are integrated using the weighted average , high-bands are integrated using region statistics rule. Then the fused image will be obtained by inverse contourlet transform. The experimental results are showed, and compared with the method based on wavelet transform. Experiments show that this approach can achieve better results than the method based on wavelet transform.Key words: image fusion; contourlet transform; wavelet transform1 引言对于可见光成像系统来讲，由于成像系统的聚焦范围有限，场景中的所有目标很难同时都成像清晰，这一问题可以采用多聚焦图像融合技术来解决，即用同一成像镜头对场景中的两个（多个）目标分两次（多次）进行成像，将这些成像中清晰部分融合成一幅新的图像，以便于人的观察或计算机的后续处理。

基于非下采样Contourlet变换和形态学的图像边缘检测

基于非下采样Contourlet变换和形态学的图像边缘检测刘静寒;鲁昌华;刘玉娜【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2012(031)008【摘要】在复杂工件的边缘检测过程中,噪声干扰和细节丢失会使检测结果产生较大的误差。

针对这一问题,提出了将非下采样Contourlet变换和数学形态学相结合的边缘检测算法。

首先对原始图像进行非下采样Contourlet变换,然后对得到的高低子频图像采用不同的方法进行边缘提取,最后通过合理的融合规则得到图像的边缘图像。

仿真实验表明,该算法对图像边缘细节的提取比其他算法更加丰富,并具有较好的连续性、抗噪性和鲁棒性。

%In the process of complicated workpiece edge detection,the interruption of noise and the lost of details will cause dramatic error in the detection result.To solve this problem,a novel edge detection algorithm by combining non-sub-sampled Contourlet transform （NSCT） and mathematical morphology is proposed in thispaper.Firstly,multi-scale decomposition of the image is performed with NSCT.Then,the edge detection of low-frequency sub-image and high-frequency sub-image are obtained.Finally,the image edge is obtained by reasonable fusion rule.Simulation results show that this algorithm can extract more image edge details than other algorithm and it also has good continuity,anti-noise performance and robustness.【总页数】3页(P38-40)【作者】刘静寒;鲁昌华;刘玉娜【作者单位】合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009;合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009／中国科学院安徽光学精密研究所,安徽合肥230009;合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009【正文语种】中文【中图分类】TN911.73【相关文献】1.基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像边缘检测 [J], 王小军2.基于非下采样Contourlet变换的图像边缘检测 [J], 岳爱菊;汪西莉3.基于非下采样contourlet变换的图像边缘检测新方法 [J], 肖易寒;席志红;海涛;郭亮4.基于优化模糊增强的顺序形态学细胞图像边缘检测算法 [J], 张瑞华5.基于优化模糊增强的顺序形态学细胞图像边缘检测算法 [J], 张瑞华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于Contourlet域的多聚焦图像融合方法

基于Contourlet域的多聚焦图像融合方法易小波;李浪;邹存【摘要】提出一种基于Contourlet域的多聚焦图像融合方法.对分解后的图像低频子带采用区域方差法进行处理,高频子带统计系数各方向邻域能量和作为融合依据,利用系数局部相似的特点进行同层的一致性处理.该算法可以减少融合图像边缘处的斑块模糊现象,提高融合质量.仿真实验结果表明,所提出的算法能够更好地提取原始图像特征,融合后的图像具有更好的主观视觉效果.【期刊名称】《衡阳师范学院学报》【年(卷),期】2012(000)006【总页数】3页(P66-68)【关键词】图像融合;Contourlet变换;邻域能量【作者】易小波;李浪;邹存【作者单位】衡阳师范学院计算机科学系,湖南衡阳 421008【正文语种】中文【中图分类】TN911.730 引言图像融合作为图像预处理过程是近年来图像工程领域研究的热点。

对于多聚焦图像来说，融合的目的就是通过对多幅源图像进行信息提取与综合，从而获得对同一场景或目标的更准确、全面和可靠的描述。

现有的像素级融合方法中，基于小波变换的处理算法占有主流地位，但是传统的小波变换仅分解了三个方向高频子带，无法更有效地描述图像细节。

Contourlet变换［1］是对传统小波变换的一种新扩展，与Bandelet、Curvelet、Wedgelet等合称为几何小波。

它在多尺度分解的基础上引入了方向滤波的处理，满足了各向异性尺度关系，可以提供图像的轮廓边缘任意方向的信息［2］。

因此，Contourlet变换能为图像融合提供更多的融合依据，提高融合后图像质量。

1 Contourlet变换Contourlet变换也称为塔形方向滤波器组［3－4］（PDFB），主要思想是使用一个类似小波的多尺度分解捕捉高频奇异点，再根据方向信息将位置相近的奇异点汇集成轮廓段。

其分解过程是：首先采用拉普拉斯塔式分解（Laplacian Pyramid，LP）对输入图像进行迭代分解，生成一系列不同尺度上的低频和高频子带。

基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合

基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合
周爱平;梁久祯
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2010(32)11
【摘要】针对同一场景多聚焦图像的融合问题,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)多聚焦图像融合算法.首先,采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数;其后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于方向向量模和加权平均相结合的融合规则;然后,针对带通方向子带系数的选择,提出了一种基于改进的方向对比度和局部区域能量相结合的融合规则;最后,经NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能够有效地保留源图像的有用信息,避免噪声、虚影等效应,是一种有效可行的图像融合算法.
【总页数】4页(P71-74)
【作者】周爱平;梁久祯
【作者单位】江南大学信息工程学院,江苏,无锡,214122;江南大学信息工程学院,江苏,无锡,214122
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于区域分割和非下采样Contourlet变换的多聚焦图像融合算法 [J], 刘涛;张登福;何宜宝
2.非下采样Contourlet变换耦合区域特性的多聚焦图像融合算法 [J], 刘栓;刘直良;张权焯
3.基于非下采样Contourlet变换耦合近似度规则的多聚焦图像融合算法 [J], 柏涛涛;王茜娟;谭云兰
4.基于非下采样Contourlet变换耦合近似度规则的多聚焦图像融合算法 [J], 柏涛涛;王茜娟;谭云兰;
5.一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法(英文) [J], 张强;郭宝龙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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Figure 1: The four bands of wavelet coe cients large blocks and no context and, if necessary, then moves to smaller blocks using context extracted from larger blocks. Initially, only blocks with extreme features are classi ed. As it is probable that unclassi ed blocks are at the boundaries of classes, the classi er increases its scale or resolution, i.e., subdivides the blocks for further classi cation. As some context information has been obtained from the classi cation at the rst scale, the context can compensate for the smaller block size at the higher scale. To sum up, the classi er classi es from low scales to high scales, i.e., decreases the block row size and column size by half at every turn, and keeps accumulating context information. By such a strategy, the classi er will have more context information when it classi es smaller blocks. The idea of classifying across several scales has been applied in previous work 11, 12], but our viewpoint is quite di erent. A typical way to bene t from multiscale analysis is to form features across several scales so that the properties of an image block at several resolutions can be incorporated into classi cation. In our algorithm, the multiscale structure is used to e ciently build context information, which incorporates both the properties across several resolutions and the properties of surrounding areas into classi cation. On the other hand, the number of scales used is naturally adaptive so as to avoid unnecessary computation due to multiscale calculations. In section II, we de ne appropriate classi cation features. The algorithm is described in section III and results are presented in Section IV. Conclusions are drawn uction
The a common goal of document image classi cation the segementation of the image into four classes: background, photograph, text, and graph. By photograph, we mean a continuous-tone image. Text is interpreted in the narrow sense of ordinary bi-level text. The graph class includes arti cial graphs and overlays, such as are produced by computer drawing tools. The background class refers to smooth blank regions. This type of image classi cation is increasingly important because of the rapid development of printing techniques and multimedia communication systems. Related work has been discussed by Perlmutter 1, 2] and Chadda et al. 3]. In the printing process it is often preferable to segment document images so that di erent algorithms can be ne tuned to di erent image types to improve printing quality, or di erent quality requirements can be set for di erent types of images according to customer preference. The great increase of images on the World Wide Web also provides many potential applications of document image classi cation, such as e cient image retrieval algorithms for speci ed classes or objects. Other examples can be found in 4]. A critical part of a classi er is the extraction of good features for classi cation. We use wavelet transforms 5, 6] to form features features. Wavelet transforms have played an important role in the classi cation of texture 7, 8] and abnormalities in medical images 9, 10]. In classi cation algorithms, the principal wavelet-based approach is to form features based on the statistical behavior of wavelet coe cients. The moments of wavelet coe cients are the most commonly used 7, 8, 9, 10]. In our paper, however, we pay direct attention to the sample distribution or histogram pattern of wavelet coe cients and de ne features depending on the shape of these histograms. Another important issue in classi cation is how localized a classi er should be to decide the class of an area. In general, if an image region is of a pure class, the larger it is, the easier it is to decide its class. It is usually di cult, even for human beings, to classify a small region without knowing what is around it. Indeed, it may be impossible to judge a small region's class without consideration of its context since the same region may appear in di erent class regions. Generally speaking, the smaller a region is, the more context information we need to classify it. Based on this thought, we design a classi er, which begins with
Context Based Multiscale Classi cation of Document Images Based on Wavelet Coe cient Distributions
Jia Li Robert M. Gray October 16, 1998
An algorithm is presented for the segmentation of document images into four classes: background, photograph, text, and graph. The features used for classi cation are based on the distribution patterns of wavelet coe cients in high frequency bands. Two important attributes of the algorithm are its multicscale nature|it adaptively classi es an image at di erent resolutions, enabling accurate classi cation at class boundaries as well as fast classi cation overall| and its use of accumulated context information for improving classi cation accuracy.