Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/11059
Title: การประมวลผลล่วงหน้าของภาพเอกสารสำหรับการรู้จำตัวอักษรภาษาไทย
Other Titles: Document image pre-processing for Thai optical character recognition
Authors: เกรียงศักดิ์ เหล็กดี
Advisors: บุญเสริม กิจศิริกุล
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Advisor's Email: boonserm@cp.eng.chula.ac.th, Boonserm.K@chula.ac.th
Subjects: ระบบการสร้างภาพเอกสาร
การรู้จำอักขระ (คอมพิวเตอร์)
ภาษาไทย -- ตัวอักษร
Issue Date: 2546
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: พัฒนาโปรแกรมสำหรับการประมวลผลล่วงหน้าของภาพเอกสาร ซึ่งจะประกอบไปด้วยโปรแกรมในการสร้างภาพไบนารีจากภาพเอกสาร ที่ประกอบไปด้วยข้อความ พื้นหลัง หรือภาพถ่าย และโปรแกรมปรับมุมการเอียงของภาพเอกสารโดยอัตโนมัติ งานวิจัยนี้ได้นำเสนอโปรแกรมในการสร้างภาพไบนารีด้วยอัลกอริทึม 2 อัลกอริทึมคือ อัลกอริทึมไนแบล็กหรืออัลกอริทึมของยาโนวิทซ์และบรัคสเตียน และโปรแกรมปรับมุมการเอียงของภาพเอกสารโดยอัตโนมัติอีก 2 อัลกอริทึมคืออัลกอริทึมฮัจทรานสฟอร์มและเนียเรสเนเบอร์คัทเตอริง ข้อมูลภาพเอกสารที่ใช้ทดสอบประกอบด้วยเอกสาร 2 ชุด เอกสารชุดแรกที่ทดลองการไบไรเซชันจะด้วยอัลกอริทึมไนแบล็ก หรืออัลกอริทึมของยาโนวิทซ์และบรัคสเตียน ผลจากการทดลองในการทำไบนาไรเซชันโดยรวม อัลกอริทึมของไนแบล็กจะมีประสิทธิภาพมากกว่า อัลกอริทึมของยาโนวิทซ์และบรัคสเตียน จากภาพเอกสารจำนวน 10 ภาพ มีจำนวนตัวอักษรรวม 2,316 ตัว ผลการรู้จำตัวอักษรเมื่อนำภาพเอกสารที่ผ่านการทำไบนาไรเซชัน ด้วยอัลกอริทึมของอ็อดสึ จำนวนตัวอักษรที่ถูกต้องเท่ากับ 49.32% เอกสารภาพที่ผ่านอัลกอริทึมของไนแบล็ก จำนวนตัวอักษรที่ถูกต้องเท่ากับ 63.16% เอกสารภาพที่ผ่านอัลกอริทึม ของยาโนวิทซ์และบรัคสเตียน จำนวนตัวอักษรที่ถูกต้องเท่ากับ 60.75% ส่วนผลจากการทดลองในการปรับมุมการเอียงโดยอัตโนมัติ ด้วยอัลกอริทึมเนียเรสเนเบอร์คัทเตอริงจะเร็วกว่า และมีความละเอียดมากกว่าอัลกอริทึมฮัจทรานสฟอร์ม โดยที่อัลกอริทึมเนียเรสเนเบอร์คัทเตอริงมีค่าของมุมคลาดเคลื่อน +-0 ํ ถึง +-2 ํ และอัลกอริทึมฮัจทรานสฟอร์มมีค่าของมุมคลาดเคลื่อน คลาดเคลื่อน +-0 ํ ถึง +-3 ํ
Other Abstract: In this thesis, a set of computer programs for document image pre-processing for Thai optical character recognition are proposed. The binarization program generates binary images from document images composing of text, background, and/or image data. Another program performs automatic skew detection of document images. Niblack's algorithm and Yanowitz and Bruckstein's algorithm were implemented for comparison of binarization. Hough Transform's algorithm and Nearest-Neighbor Clustering's algorithm were implemented for comparison of automatic skew detection. The experimental result of binarization demonstrates that Niblack's algorithm is superior to Yanowitz and Bruckstein's algorithm. The accuracy of OCR after binarization with this algorithm is 63.75% whereas Yanowitz and Bruckstein's algorithm produces accuracy of only 60.75%. For automatic skew detection, Nearest-Neighbor Clustering's algorithm provides higher speed and finer skew correction than Hough Transform's algorithm.
Description: วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2546
Degree Name: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/11059
ISBN: 9741757808
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kriangsak.pdf1.91 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.