基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测

自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响，该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域（maximally stable extremalregion,MSER）结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图，并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图；然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行；最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明，该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性.     

基于MSER的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统的重要组成部分,目前常用的车牌定位方法主要受环境尤其是光照影响较大。针对这一情况,本文提出基于最大稳定极值区域特征的车牌定位算法,利用最大稳定极值区域特征特有的仿射不变性和对光照的适应性,提取图像中最大稳定极值区域,尤其是车牌字符区域。在排除部分噪声区域后,根据车牌字符区域稳定的几何特征和排列规则,将满足条件的相邻字符区域组成最近邻对,进一步剔除噪声区域。然后将所提取的最近邻对进行合并即可以得到所有可能的车牌区域。实验结果表明,相比较目前常用车牌字符切分算法,在切分的准确性和稳定性上都有较大提高。     

基于颜色增强变换和MSER检测的烟雾检测算法

在远距离烟雾视频监控中,当烟雾区域小或运动缓慢时,烟雾检测变得非常困难,为了解决这一问题,提出了一种基于烟雾增强颜色变换和MSER（maximally stable extremal regions）检测的烟雾检测算法.首先提出了一种新型烟雾增强颜色变换,可使变换后图像中烟雾区域更加突出,便于后续的分割;其次在变换图像上检测MSER区域,分割出烟雾区域,避免了基于颜色信息或运动信息等传统方法难以准确分割烟雾的缺点;最后针对烟雾的特点,提出了烟雾的静态和动态判据,并以通过静态和动态判据的次数判定是否为烟雾,并进行报警.实验结果表明,该算法可在远距离烟雾视频监控中准确地检测出烟雾区域,具有较高的可靠性.      

一种改进的基于MSER算法的不变量提取算法

结合MSER（maximally stable extremal regions）算法,提出一种对图像的尺度、旋转、仿射变换更加稳定的区域不变量提取的算法。对于输入图像采用多尺度MSER提取算法,并对提取的MSERS依据其灰度变换的平稳性对提取区域进行修正。提高了区域提取的可重复性和匹配概率。