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。     

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。     

一种小波域内图像的文本信息提取算法

研究了基于小波变换的图像文本信息提取模型,提出了一种在小波域内提取图像文本信息的算法,该算法首先对图像进行二维小波变换,设置滑动窗扫描高频子带,计算滑动窗内图像的小波纹理特征,采用k-均值聚类算法提取文本区域,再对原图像进行边缘检测,根据文本区域的相关特征精确地定位文本区域,最后将文字与背景分离.从实验结果可以看出该算法能够较准确地从背景图像中提取出不同语种、字体、大小的文本信息.     

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。     

彩色背景图像中维吾尔文字定位的研究

自然环境中包含大量的文字信息,这些信息对于基于内容的图像检索、场景理解和智能交通等领域具有重要的应用价值。文章在现有文字定位技术和分析维吾尔文字母结构特点的基础上,提出了用Sobel边缘检测的一种定位方法,并详细介绍了用边缘检测、二值化、形态处理、最后利用连通区域分析和文本区域合并等算法来提取文本区域的过程。     

基于提升树的自然场景中文文本定位算法研究

提出了一种新的基于提升树算法的自然场景中文文本定位技术.首先利用边缘特征进行文本区域的检测,即对下采样后彩色图像首先进行边缘提取、二值化处理,然后通过形态学运算以及连通区域分析去除大量的非字符连通域,获得候选的文本区域,最后,提取候选文本区域的PHOG-Gabor特征,通过提升树算法进一步确认是否为字符连通域.通过实验验证,该算法具有很高的召回率和准确率,综合性能较高.     

基于笔画宽度检测和改进块修复的自动英文文本移除算法

为了提高英文文本移除后图像的修补效果,提出一种全自动文本移除算法。该算法基于骨架计算笔画宽度,并采用无监督连通区域分类实现文本区域检测与勾画。在文字提取后的缺损区域修复中,对传统基于样本块的修复算法进行了改进,依据边缘结构信息强弱确定边界块的合理修复顺序,采用两步搜索策略避免相似块误匹配,基于低秩矩阵填充技术提高填充区域的逼真度。实验结果表明,该算法能够准确定位文本区域,文本移除后的图像无明显篡改痕迹。     

基于视觉图像边缘特征的灌木丛或高草识别

灌木丛或高草的枝叶外扩,使得其灰度图像边缘呈"锯齿"状,故边缘点曲率值变化频率及变化范围较大,可选择边缘曲率值的变化特征描述该类障碍物的边界特征.首先,利用Fisher 线性分类器对原始灰度图像进行分割,对二值化图像去除孤立点、进行形态学膨胀处理和空穴区域填充;其次,利用LOG算子及细化算法提取出障碍物的单像素边缘;再...     

基于笔画宽度检测和改进块修复的自动英文文本移除算法

为了提高英文文本移除后图像的修补效果,提出一种全自动文本移除算法。该算法基于骨架计算笔画宽度,并采用无监督连通区域分类实现文本区域检测与勾画。在文字提取后的缺损区域修复中,对传统基于样本块的修复算法进行了改进,依据边缘结构信息强弱确定边界块的合理修复顺序,采用两步搜索策略避免相似块误匹配,基于低秩矩阵填充技术提高填充区域的逼真度。实验结果表明,该算法能够准确定位文本区域,文本移除后的图像无明显篡改痕迹。     

一种基于连通域的蒙古文文档图像版面分析方法

版面分析是一个将文本页面图像分割成不同区域,并标定区域类型(如文字、图片、表格等)的过程,与字符识别具有同等重要的地位.提出了一种基于连通域的蒙古文版面分析方法,它提取文档图像中所有连通域,根据连通域的大小进行聚类,从而可以得到文字连通域和非文字连通域,达到分割版面的目的.实验证明,该算法能够对蒙古文书籍版面进行准确的分析.     

基于连通区域的标志牌文本提取方法

在对各种文本定位与提取方法分析比较的基础上,针对标志牌文本的具体特点,提出了一种基于连通区域的标志牌文本提取方法———在灰度图像中定位标志牌区域,二值图像中提取标志牌文本,并用VC 编程实现对采集的自然场景下的标志牌文本图像进行了实验,结果证明,该方法能够准确定位并提取自然场景下的标志牌文本,获得文本字符。     

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。     

图像垃圾邮件中文本区域的自动提取方法

图像中的文本区域为判别图像垃圾邮件提供了重要依据.为了获得图像中的文本区域信息,提出了基于Hough变换提取图像中倾斜文本区域的算法和降低图像背景干扰的八邻域细小边缘去除算法,实现了一种不受图像中文本颜色、字体、大小、位置、方向限制的文本区域的自动提取方法.在包含100幅垃圾图像的数据集上进行提取图像文本区域的实验.实验结果显示,新方法具有良好的文本区域提取性能.     

阈值分割在糖尿病性视网膜病变早期诊断中的应用

微动脉瘤和硬性渗出物是糖尿病性视网膜病变重要的早期症状,为了能够准确定位糖尿病性视网膜病变眼底图像中的这两类病损信息,本文提出了一种基于阈值分割的全局和局部相结合的连通分量提取定位方法,利用全局阈值分割去除图像中的无关信息,先从全局角度获取图像中连通分量集合,再使用局部阈值提取和局部连通分量识别方法较精确的定位图像中的病损信息。实验结果表明,本文提出的算法可以较准确的定位糖尿病性视网膜病变眼底图像中的微动脉瘤和硬性渗出物,具有一定推广价值。     

基于颜色与结构特征的车牌定位算法

针对车牌具有稳定的颜色特征和形状特征,提出基于颜色与结构特征的车牌定位算法.利用OTSU自动阈值化技术将灰度车牌图像转化为二值化图像,通过对每一个连通区域提取形状参数,粗划分出候选车牌区域,最后利用颜色特征确定车牌.实验表明,这种车牌定位方法具有一定的优越性.     

基于胸环靶图像灰度特点的有效靶面提取算法

分析了室外复杂环境下自动报靶系统采集的胸环靶图像特点。提出基于图像灰度特点的有效靶面提取算法。将彩色图像灰度化,提取图像的边缘;对灰度图像进行平滑处理,并进行阈值分割;联合图像边缘和阈值分割结果,提取最大连通区,进行合适的形态学处理即可获得有效靶面区域;根据靶面区域映射出有效靶面,并裁剪合适的尺寸。算法能准确地定位完整的靶面区域,不受胸环靶颜色的限制;且对复杂环境有很强的适应性,在绝大多数的室外环境下都适用。     

自然场景文本区域定位

自然场景文本区域定位是场景图像内容分析的重要步骤,文本区域定位能够为后续的文本识别提供便利.从场景文本特性出发,提出了一种基于最大极值稳定区域(maximally stable extremal regions,MSER)、颜色聚类和视觉显著性的鲁棒性文本定位方法.为了尽可能多地提取出潜在的文本区域,分别在灰度图像和彩色图像上采用最大极值稳定区域和颜色聚类来进行连通域的分析.对于得到的候选连通域,利用自然场景文本的显著性特征和少量的先验信息来滤除其中的非文本区域.将保留的文本区域用数学形态学水平膨胀的方法连成文本行输出.显著性评估的引入使得该方法能够减少大量参数的设定.标准数据集上的实验结果表明,在没有额外的训练数据和少量先验信息的情况下,该方法可以获得较好的正确率和召回率.     

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.     

改进指数加权平均比率与小波变换结合的遥感图像海陆分离

海陆分离一直是光学遥感图像舰船检测中最重要的一部分,目前大多数的海陆分离算法都是依靠先验信息或是利用灰度特征对图像进行处理,造成分割效果不明显,大量的孤立区域无法处理;而且会造成误分割,不利于后续处理。针对上述问题,提出一种基于改进指数加权平均比率(ROEWA)算子与小波变换结合的海陆分离方法。首先利用ROEWA算子对原始图像进行边缘检测得到边缘的强度,再利用非极值抑制和双阈值算法定位边缘,然后采用小波变换对叠加后的图像进行二次边缘提取,提取边缘的方向,最后对边缘检测后的图像进行区域生长,进而得到最终的海陆分离图像。实验结果表明,算法与常用的海陆分离算法相比,检测效率和精度都比较高;且鲁棒性好,有利于后续舰船检测的处理。     

基于边缘检测及灰度跳变的车牌定位算法研究

为了能在复杂背景及不同光照条件下准确地定位出车牌,提出了一种基于边缘检测和灰度跳变的车牌定位算法．该算法首先对获取的图像进行灰度化、图像二值化等预处理操作,提高图像质量,突出车牌信息,接着对车牌图像进行边缘检测,在此基础上采用水平方向和垂直方向上的灰度跳变统计来确定车牌区域的上下边界和左右边界,从而实现车牌定位。实验结果表明,该方法可以比较准确、快速地实现车牌区域的定位．