此方法旨在消除二值化图像中出现的阴影和噪点。

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简介：
Yanowitz 和 Bruckstein 的二值化方法中采用的后处理步骤旨在消除“幽灵”对象，并且这些步骤同样可以应用于其他相关技术。此外，需要计算每个打印对象边缘的平均梯度值。那些平均梯度值低于预设阈值 TP 的对象将被识别为错误分类，并随后从数据集中移除。该算法的核心流程包含以下几个关键步骤：首先，通过应用一个 (3x3) 均值滤波器对原始图像进行平滑处理，以有效抑制图像中的噪声干扰。其次，利用诸如 Sobel 边缘检测器等方法，计算平滑后的图像的梯度幅值图像 G。接着，针对阈值 TP，设定一个合适的数值参数。最后，对于所有存在的 4 连通的打印分量，计算其边缘像素的平均梯度。这些边缘像素是指与背景区域通过四方向连接的打印像素点。最终，去除那些平均边缘梯度低于预设阈值 TP 的打印组件，从而达到优化效果。参考：Øivind Due Trier, Torfinn Taxt. 文档图像二值化方法的评估 (1995)。可查阅资料请访问：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.53

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