基于圖分割的文本提取方法研究.pdf

1、隨著數(shù)字科技的迅速發(fā)展，從圖像中提取文本信息的研究越來(lái)越受到人們的關(guān)注。圖像中的文本能夠提供有用的信息，是描述圖像內(nèi)容的關(guān)鍵，這些信息可以作為圖像資料的自動(dòng)注釋、索引、壓縮等方面的重要參考。從圖像中提取文本信息需要經(jīng)過(guò)文本區(qū)域檢測(cè)、定位，字符提取，字符識(shí)別等步驟，文本字符提取是從圖像中自動(dòng)提取文本信息的重要一步。
　　本文首先改進(jìn)了一種基于圖分割理論的閾值分割方法。將待處理的圖像轉(zhuǎn)為灰度值0~255的灰度圖像，利用像素點(diǎn)和鄰域內(nèi)像

2、素點(diǎn)的相似關(guān)系，構(gòu)建一個(gè)256*256的灰度矩陣M。矩陣M表示了待處理圖像的灰度圖像內(nèi)各灰度值的相似度，采用遍歷的方式找出其中應(yīng)用圖譜分割評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的值最小的灰度值。選用這個(gè)灰度值，作為閾值分割點(diǎn)。
　　本文提出了一種基于直方圖的譜聚類分割方法。首先將待處理的圖像轉(zhuǎn)為灰度值0~255的灰度圖像，利用像素點(diǎn)和鄰域內(nèi)像素點(diǎn)的相似關(guān)系，構(gòu)建一個(gè)256*256的灰度矩陣M。然后應(yīng)用圖譜分割的算法，對(duì)矩陣M進(jìn)行分類，最后的分類結(jié)果將256個(gè)灰

3、度值分成了兩類，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)原圖像的分割。
　　紋理是文本圖像中的重要特征，文本區(qū)域往往具有不同于背景的特殊紋理。本文利用字符區(qū)域的紋理特征結(jié)合直方圖的圖譜分割方法，構(gòu)建了一個(gè)二次聚類框架實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜背景圖像的字符提取。
　　本文還將灰度圖像中的字符提取方法推廣到彩色圖像中，對(duì)彩色圖像的每一個(gè)分量應(yīng)用基于直方圖的圖分割方法，運(yùn)用投票策略，實(shí)現(xiàn)了彩色圖像中的字符提取。
　　最后，本文提出了一種用來(lái)評(píng)價(jià)字符提取效果的標(biāo)準(zhǔn)，在