圖像中文字檢測技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在互聯(lián)網(wǎng)上,搜索引擎Google、百度、Bing等改變了整個時代,便捷了所有人的生活,然而它們是基于文字搜索的,對于圖片和視頻等基于內(nèi)容的搜索還不大成熟。隨著成千上萬的視頻傳上互聯(lián)網(wǎng),對瀏覽和檢索視頻數(shù)據(jù)的工具需求越來越迫切。圖像文字信息提取系統(tǒng)能夠?qū)D像中的文字檢測出來并識別,自動建立圖像索引,隨后傳統(tǒng)的搜索引擎就能夠?qū)D像進(jìn)行檢索。
  完整的圖像文字信息提取系統(tǒng)包括檢測、定位、提取、增強(qiáng)和識別圖像中的文字,一般也把這個過程歸

2、納為主要的兩步:文字檢測和文字識別。本文研究的是文字檢測,包括字幕文字的檢測和場景文字的檢測。
  在檢測字幕文字時,本文改進(jìn)實(shí)現(xiàn)了一種基于區(qū)域的方法,先用邊緣檢測算子得到圖像的邊緣信息,再計算其最大差分標(biāo)準(zhǔn)圖,采用局部閾值法將其二值化,然后利用游程平滑算法將文字連接成文字串,最后經(jīng)過區(qū)域分析定位文字區(qū)域。本文方法原理清晰,計算量小,魯棒性高。
  檢測場景文字時,本文基于MSER和SWT算法,提出了一種新型的算子GSWT用

3、于檢測文字。最穩(wěn)定極值區(qū)域(MSER)在模糊、低對比度和低光照、彩色和紋理變化的情況下魯棒性較好,而GSWT是檢測文字筆劃的可靠方法,二者結(jié)合使用可以提高文字檢測的準(zhǔn)確率。
  考慮到場景文字中可能含有噪聲,此時原來的方法會受到大幅的影響,一方面噪聲的增多,使得MSER區(qū)域增多,給GSWT帶來了計算量的增大;另一方面噪聲的出現(xiàn),使得虛警的概率升高,文字提取的準(zhǔn)確率會下降。因此,本文探討了兩種保持邊緣平滑濾波器(EPSF)——導(dǎo)向?yàn)V

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