sim-bsc/thesis
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Simon Gruber
2024-01-15 08:52:14 +01:00
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commit f56cf231d9
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chapters/c30_konzept/algorithmen/preprocessing.tex
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Beim sogenannten "Preprocessing" werden die zu verarbeitenden Bilder für die Texterkennung vorbereitet, um die Qualität der erkannten Textdaten zu verbessern.
Verwendet man moderne Tesseract-Implementierungen, sind in diesen oft bereits rudimentäre Bildverarbeitungswerkzeuge verfügbar \mcite{todo}. Mit diesen Werkzeugen werden die eingespeisten Bilder -- sofern nicht bereits im richtigen Format -- automatisch für die Texterkennung vorbereitet. Ohne weitere Einstellungen zu treffen, bewirkt diese Bildverarbeitung zwar ein Umwandeln der Eingangsgrafiken in ein meist gut für Tesseract geeignetes Bild, nichtsdestotrotz ist es sinnvoll, die Bildverarbeitungsschritte individuell auf die erwarteten Eingangsdaten anzupassen. So können die Bilddaten den in \autoref{annahmen_bild_optimal} definierten optimalen Tesseract-Eingangsdaten angenähert werden.
Verwendet man moderne Tesseract-Implementierungen, sind in diesen oft bereits rudimentäre Bildverarbeitungswerkzeuge verfügbar \mcite{todo}. Mit diesen Werkzeugen werden die eingespeisten Bilder -- sofern nicht bereits im richtigen Format -- automatisch für die Texterkennung vorbereitet. Ohne weitere Einstellungen zu treffen, bewirkt diese Bildverarbeitung zwar ein Umwandeln der Eingangsgrafiken in ein meist gut für Tesseract geeignetes Bild. Nichtsdestotrotz ist es sinnvoll, die Bildverarbeitungsschritte individuell auf die erwarteten Eingangsdaten anzupassen. So können die Bilddaten den in \autoref{annahmen_bild_optimal} definierten optimalen Tesseract-Eingangsdaten angenähert werden.
Die folgenden Preprocessing-Schritte basieren auf der empfohlenen Vorgehensweise zur Verbesserung der Output-Qualität laut Tesseract-Dokumentation \mcite{tessdoc}. Gemäß den obigen Annahmen werden jedoch weder perspektivische Fehler, noch ein eventuelles Rauschen korrigiert. Konkret werden folgende Bildverarbeitungsschritte verglichen: