基于Camera的圖像文字提取算法研究.pdf

1、圖像中的文字包含許多有用的信息，能夠客觀反映圖像所要表達(dá)的內(nèi)容。因此，圖像文字提取對于基于語義的搜索、牌照標(biāo)識的識別以及數(shù)字圖像資料管理等都存在著重要的意義。但是，由于圖像中的文字可能存在于復(fù)雜背景中，受到不均勻的光照以及文字本身大小字體顏色的多樣性，使得圖像文字提取成為了一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題。
　　 本文主要研究了圖像中文字提取的算法，主要使用基于邊緣的提取方法，以基于顏色的方法為輔助，通過分析連通體性質(zhì)對候選區(qū)域進(jìn)行粗篩選，

2、再提取三類特征，使用支持向量機(jī)對候選區(qū)域進(jìn)行細(xì)分類得到最終結(jié)果。在粗篩選模塊，主要描述了邊界提取算法，提出了邊緣與顏色混合的文本定位算法；在細(xì)分類模塊，主要描述了特征的提取以及支持向量機(jī)的訓(xùn)練；實(shí)驗(yàn)部分，則通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)論證了粗篩選模塊的有效性以及特征的可分性。最后，對486張測試樣張的處理結(jié)果達(dá)到93.88％的正確率，83.71%的召回率。
　　 實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文的方法對圖像文字提取具有一定的效果，但是由于對處理速度還未做任何