商品包裝上的文字檢測和識別.pdf

1、自然場景下文字檢測與識別能極大的提高人們獲取外部信息效率，一直是圖像處理和模式識別的一個重要研究方向。由于自然場景文字大小、顏色、方向各不相同，使得文本定位和識別的精度都不高，能滿足日常生活需求的應用并不多。本課題研究的內(nèi)容是對自然場景下拍攝的包裝圖片進行文字識別，涉及到圖像預處理，復雜背景下文字檢測、分割和識別等方面內(nèi)容。
　　首先，了解國內(nèi)外關于文字檢測和識別的常用方法，分析并比較的了基于邊緣和區(qū)域檢測方法的優(yōu)缺點，選擇了具有

2、較高召回率和魯棒性的最穩(wěn)定極值(MSER)算法來檢測文字區(qū)域。并針對MSER算法在圖像對比度不高，文字邊緣不明顯等情況下檢測準確率不好的問題，引入自動色階和反銳化掩模技術對圖像色彩分布進行自動調(diào)整，讓文字和背景對比度增大，從而提高 MSER算法在復雜環(huán)境下字符檢測率。
　　第二，對檢測出的文本行使用 Hough變換和投影法相結(jié)合的方法進行傾斜校正，然后使用 OTSU二值化算法和白底和黑底背景的自動判斷方法，完成候選區(qū)域文字和背景的