基于局部显著文字型区域的场景文本提取算法

利用局部显著文字型区域描述结合连通分量分析思路,文章提出一种复杂背景下针对场景文本稳健的文本提取算法.该算法首先通过灰度的局部显著变化和显著多方向边缘强度定位图像的显著文本区域;然后依据区域灰度变化将原始图像进行分割,获得显著区域的连通分量包括文本分量和非文本分量;接着用一个级联分类器基于字符属性滤除部分非文本连通分量,最后统计文字包围盒的边缘方向分布信息,对每个候选连通分量提取8维的特征送入SVM分类器进行验证,最终定位出文本区域.实验结果表明,这种基于显著区域提取文本的算法有效地结合了文本的区域特性和文本连通体的笔画属性,在保证文本提取正确率的同时提高了算法速度,测试结果表现出较满意的性能.     

一种复杂背景图像中文字区域提取算法

嵌入在图像中的文字信息是图像语义的一种重要表达方式,通常反映了图像的主要内容,因此,对图像中的文字区域进行提取是十分有必要的。提出一种结合颜色、边缘及连通域特征的文字区域提取算法,先提取出彩色图像的纵向边缘,再通过两次动态行列分割得到候选文字区域,最后,根据候选区域二值图中边缘及连通域特征去除非文字区域,确定最终文字区域。通过对一定数量的复杂背景图像进行实验,证明该算法效果较好。     

基于视觉显著性与边缘密集度的文本区域定位

为解决传统算法对文本区域检测查准率较低的问题, 从自然场景文本特性出发, 提出了一种基于视觉显 著性与边缘密集度的鲁棒性文本定位方法。 首先利用谱残差理论提取图像的显著性区域, 然后在提取的显著 性区域中寻找边缘密集度大的区域, 以此构建候选连通域, 利用少量的先验信息滤除其中的非文本区域。 在标 准数据集上的实验结果表明, 与单纯利用边缘特征进行文本区域检测的方法相比, 该方法可获得 70% 的综合 检测率。     

最大稳定极值区域与笔画宽度变换的自然场景文本提取方法

针对从背景复杂、视角多变、语言形式多样的场景图像中难以准确提取文本信息的问题,提出了一种基于最大稳定极值区域(MSER)和笔画宽度变换(SWT)场景文本提取方法。该方法结合MSER、SWT算法的优点,采用MSER算法的准确检测文字区域,建立文本候选区域,利用SWT算法计算文本候选区域笔画宽度得到候选文本区域的笔画宽度;根据笔画宽度图,利用连通域标记建立笔画宽度连通图,然后根据笔画宽度连通图,建立笔画连通图的启发性规则,删除非文本候选区域,并根据文本的几何特征分析及局部自适应窗口最大类间方差(Otsu)分割,有效提取出自然场景图像中的文本,文本提取的准确率、召回率及综合性能分别为0.74、0.64及0.68。仿真实验结果表明,在文本视角多变,字符大小、尺寸、字体各异的复杂条件下,所提方法具有较好的鲁棒性,适用于多语言和多字体混合的场景文本提取。     

基于梯度向量的复杂场景文本定位

针对复杂场景的视频,在传统的梯度检测算法基础上融入多尺度技术,提出一种由粗到细的两阶段视频字符文本检测新算法.首先,利用加权平均梯度能量特征和运动能量特征对采样帧粗检测,形成候选文本区;然后,通过连通域分析,过滤部分虚检的候选文本区,再利用梯度方向的统计特征进行验证,得到精确的检测结果.仿真结果表明,本方法在处理复杂背景视频图片时具有较好的鲁棒性.     

自然场景多方向文本检测方法

针对自然场景下多方向、多语种文本区域提出了一种新的检测方法.该方法首先使用提出的边界提升最大稳定极值区域(MSER)算法,检测得到相比传统MSER算法更少的文本候选区域;然后依据设计的含有多个分类器的字符分拣树对候选区域进行层层分拣,剔除绝大部分非字符区域;接着使用提出的多层融合的聚合算法逐层对候选字符进行融合生成文本行;最后采用随机森林分类器对文本行进行验证.通过在ICDAR2003和MSRA-TD500数据集上的测试与比较,结果证明该方法在综合性能上要优于目前常用方法.     

基于色彩聚类的自然场景文本检测

基于场景图像背景复杂,图像中的文本变化多样,提出一种基于色彩聚类的自然场景文本检测算法。其步骤为:首先,用K-均值聚类算法将彩色图像聚成5种色彩层,分析各色彩层中连通域外接矩形的几何特性,去掉离散的非文本连通域;然后,根据相邻连通域外接矩形的几何性质和空间位置关系,将离散的连通域连接形成候选文本块;最后,通过分析候选文本块的几何特性和边缘密度验证文本,得到最终文本检测结果。实验结果证明了本文算法的有效性和可行性。     

基于边缘特征分析和线性判断的文本帧检测算法

为保证视频文本检测作用于含有文本的视频帧中,提出一种基于边缘特征和分量线性的文本帧检测算法。算法首先去除模糊视频帧,通过融合颜色和梯度信息以及文本聚类的方法得到边缘图,利用启发式规则滤除非文本分量;然后根据视频文本分量质心位置及最小外接矩形大小规律构建候选文本行;并结合文本行内字符结构特征定义线性关系。最后对候选文本行进行线性判断,若有候选文本行符合线性关系则将视频帧标记为文本帧。实验结果表明所提文本帧检测算法比其他类似算法检测性能更好。     

基于谱残差与笔画宽度变换的显著性文本检测方法

为有效利用Android智能终端实现对文本信息的有效识别,提出一种基于谱残差和笔画宽度变换的显著性文本特征提取方法.首先应用基于谱残差的显著性检测获取显著图;然后利用最大熵判别方法分割并建立显著性文字候选区域;最后通过笔画宽度变换算法在候选区域内提取闭合边缘等宽特征.构建基于Android智能终端和服务器的C/S架构实验平台,在MSRA-TD500文字定位数据库与实验室场景数据库中的实验结果表明,该算法可较好地获取图像中的显著性文字特征,在保证运算效率的同时算法性能有所提升.     

车载视觉系统中机场场面标记牌识别算法

为实现移动车辆精确定位,提出了一种基于机场滑行道标记牌识别的方法。首先对图像进行预处理和二值化,利用数学形态学连通区域最大面积进行分割,实现候选区域(candidate region,CR)预确定;然后设计了一种基于CR区域单个字符连通域的外接矩形面积所占该标记牌牌面总面积的比值和字符宽高比的检验新方法,成功地将字符从背景中分离;最后采用连通域方法分割出单个字符。字符特征提取采用仿射不变矩的方法,选择支持向量机作为识别器,识别率达到96%。经验证,算法可较好地识别出标记牌字符,针对不同图像背景有较强的适应性,为下一步确定移动车辆的位置打下坚实基础。     

基于WT-BTC特征和SVM组合分类的场景文本检测算法

针对自然场景文本检测在复杂背景下虚警高的问题,提出利用小波变换(wavelet transform,WT)和方块编码算法(block truncation coding,BTC)相结合的方式(WT-BTC)表征文本纹理,并结合支持向量机(support vector machine,SVM)完成对候选文本区域的分类确认。算法首先利用边缘检测和启发式规则快速确定候选文本区域;然后对候选文本区域进行小波分解和BTC编码,提取水平、垂直、对角方向的WT-BTC纹理特征;使用三个SVM分类器分别对不同方向纹理特征学习训练,组合SVM模型实现候选文本区域的二次检测,确认文本区域。实验结果表明算法提高了文本区域检测鲁棒性,在复杂背景条件下对场景文本有较好的检测效果。     

基于局部离群因子和波动阈值的古籍版面图像分析方法

古籍版面图像结构复杂,对其进行有效、准确的分析是实现古籍汉字识别与检索的前提和基础。对古籍汉字版面分析的关键问题展开研究,在对古籍版面特点进行分析与归纳的基础上,提出基于LOF和波动阈值的古籍版面分析方法。首先,采用基于LOF的分类算法对古籍版面图像投影分割后的区域进行分类,确定存在分割问题的候选混合区域;然后,利用波动阈值对候选混合区域中的文字与框线粘连部分进行分割;最后,确定古籍版面中的文字区域并输出。实验结果表明,该算法能够有效地分离古籍文字区域和框线区域,版面分类和分割准确率分别为87.02%和78.69%。     

视频图像内文字的自动提取新方法

提出了一种基于彩色边缘检测、形态学和逻辑与运算的视频文字提取方法,首先,分别运用垂直、水平、对角三个方向的彩色边缘检测算子提取出原图的边缘图像,然后分别对上述三幅边缘图像进行数学形态学运算,得到三幅不同方向的连通域图。最后,将这三幅连通域图相与,消除无用的信息,得到最终的文字区域。实验证明,该方法具有高的文字提取率和好的鲁棒性。     

基于过渡像素的视频图像文本检测与定位

提出一种基于过渡像素的视频流人工文本检测与定位算法.该算法在水平和垂直方向上提取过渡像素点,生成过渡图.通过块滤波器抑制背景的过渡像素,采用基于密度的快速区域生长算法形成候选文本区域;再利用改进的局部二进制模型(LBP)验证候选文本区.仿真实验结果表明,本文的改进算法相对于Kim算法,字符定位的准确率更高.     

文档图像分割技术研究

在文档图像分析处理中,分割技术十分必要.本文介绍了目前文档图像分割算法中常用的特征和方式,并对针中文文档图像给出了一种分割方法.该方法首先利用Sobel算子粗略检测出文字边缘区域,利用形态学膨胀方法扩展该区域,接着进行了两次颜色聚类分析,最后根据中文字符的特征进行了一系列启发式处理,很好地分割出了文字区域.     

一种新的视频文本定位方法

本文提出了一种基于投影分析与支持向量机学习相结合的文本定位方法。首先采用投影分析的方法将可能的文本区域提取出来,然后再采用基于支持向量机学习的方法将提取出来的文本区域中的虚假文本区域排除掉。采用投影分析的方法时先将图像的边缘提取出来,再使用一些形态学的操作使边缘聚集,最后采用多次投影定位出文本区域。在使用支持向量机进行文本分类时本文采用了小波,角点,扫描线和区域内边缘点的重心位置等特征。实验表明该方法比单纯的基于边缘的方法要好。     

工程图中字符分离和标注字符串生成技术

提出了同步边缘特性检测的轮廓跟踪算法，并基于规则从扫描图像全图轮廓中分离字符轮廓；在此基础上，针对机械工程图，采用全方位的邻域搜索技术生成不同方向的字符串，通过分类树进行识别，并根据专业领域知识进行校正．实验测试表明，该方法具有较好的效果