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1. 基于二值化聚类的图像文字提取算法

戴维张申生

计算机应用

摘要（2214）

PDF （622KB）（2039）

为解决渐变色给文字提取聚类算法带来的问题，研究与实现了基于二值化聚类的图像文字提取算法。图像通过一系列预处理后，得到了利于聚类的二值图像，根据背景图像区域特征，对图像进行聚类分块，再利用文字图像区域特征，聚类识别出文字区域。实验表明，该算法在各类图像上取得了理想的效果。

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2. 一种基于窗口的快速聚类算法——F-CABDET

戴维迪;何丕廉;刘振华;张倩

计算机应用

摘要（2505）

PDF （597KB）（1256）

提出了一种基于窗口的快速聚类算法——F-CABDET（Fast Clustering Algorithm based on Building a DEnsity-Tree）。该算法采用基于窗口的计算方法将全局计算转化为局域计算，大幅度提高了计算效率，降低了程序的执行时间，并取得了满意的聚类质量。同时F-CABDET仅需要一个输入参数，在聚类过程中采用动态邻域半径不仅可以发现任意形状的簇，而且具有处理噪音数据的能力。实验结果表明了F-CABDET算法的有效性。