В статье дается обзор методов и алгоритмов обработки сканированного текста на примере одной из самых популярных программ оптического распознавания символов ABBYY FineReader. Распознавание – процедура получения текста с картинки, которая после сканирования появляется в одном из форматов: BMP, JPG, PNG, GIF (могут быть и другие). Другими словами, это процесс перевода графического изображения символов (букв) в компьютерные текстовые символы. Сделать это можно, имея качественную цифровую копию оригинального текста и набор современных компьютерных программ для распознавания текста. Для корректного распознавания в первую очередь проводится анализ текста (сверхувниз, снизувверх, алгоритм MDA, сочетающий в себе первые два метода). Фрагмент изображения, согласно принципу целостности, будет интерпретирован как некий объект (символ), только если на нем присутствуют все структурные элементы с соответствующими взаимосвязями. При этом система выдвигает ряд гипотез относительно того, на что похож обнаруженный объект с помощью специальных механизмов распознавания, которые называются классификаторами. После обнаружения всех фрагментов и выдвижения гипотез объекты целенаправленно проверяются с использованием принципа адаптивности, подразумевающего наличие накопленных ранее сведений о возможных начертаниях символа в распознаваемом документе. Сложность возникает с документами, содержащими в себе рисунки, таблицы, колонтитулы. Упростить работу с данными структурами позволяет бинаризация. В качестве примера приведен алгоритм Брэдли и его реализация.

1. Bradley D., Roth G. Adaptive thresholding using the integral image [Electronic resource] // Journal of Graphics Tools. – 2007.– Vol. 12 (2).–P. 13–21. – URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.420.7883 (accessed: 15.03.2019).

2. Llammt А. Бинаризация изображений: алгоритм Брэдли [Электронный ресурс]. – URL: https://habr.com/post/278435/ (дата обращения: 15.03.2019).

3. Мозговой А.А. Проблемы извлечения рукописных слов из сканированного изображения [Электронный ресурс] // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2013. – № 1. – URL:http://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2013/04/mozgovoy_1_13_1.pdf (дата обращения: 15.03.2019).

4. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.

5. Программное обеспечение системы технического зрения. Бинаризация полутоновых изображений /Д.Е. Охоцимский, И.М. Бродская, С.С. Камынин, Е.И. Кугушев. – М.: ИПМ, 1987. – 25 с.

6. Штарьков Ю.М. Универсальное кодирование. Теория и алгоритмы. – Москва: Физматлит, 2013. – 279 с. – ISBN 978-5-9221-1517-9.

7. Недбайлов А.А.Сканирование и распознавание текста: учебное пособие для студентов вузов региона. – Владивосток: Дальневост. гос. техн. ун-т, 2001. – 61 с. – ISBN 5-88871-181-0.

8. Жадаев А.Г.Сканирование и распознавание текстов: самоучитель по работе с ABBYY® FineReader 10.– М.: ДМК, 2010. – 247 с. – ISBN 978-5-94074-595-2.

9. Полилова Т.А.Технологии сканирования изображений: учебно-методическое пособие /Московский ин-т открытого образования. – М.: МИОО, 2004. – 32 с. – ISBN 5-94898-030-8.

10. Трушин Н.Г.Исследование передачи изображений при сканировании и получении копий фотоснимков: дис. ... канд.техн. наук: 02.00.04. – Кемерово, 2006. – 95 с.

11. Горский Н.Д.,Анисимов В., Горская Л.Распознавание рукописного текста: от теории к практике. – СПб.: Политехника, 1997. – 126 с. ISBN 5-7325-0450-8.

12. Литвинюк С.Б.Разработка и исследование методов повышения достоверности информации в системах, использующих технологию оптического распознавания символов: дис. ... канд.техн. наук: 05.25.05. – М., 1999. – 161 с.