自然场景图像中基于视觉显著性的文本区域检测

从自然场景图像中抽取文本信息有利于场景图像的内容分析.文中根据图像中文本通常在局部区域具有显著性的特点,提出多尺度包围盒视觉显著性模型,并利用该模型设计一种可以融合边缘和纹理信息的候选文本检测方法.首先在Lab颜色空间构造基于边缘和纹理信息的图像同质性,并利用它将图像映射到同质性空间;然后根据多尺度包围盒视觉显著性模型求Lab颜色空间的同质性均值图像;最后求同质映射图像与同质性均值图像的加权欧氏距离,将其作为显著性度量,以提取文本区域.自然场景图像的实验表明:与单纯利用边缘检测或同质性映射进行文本检测的方法相比,文中提出的方法能够更好地抑制背景的干扰,这有利于进一步将文本区域与背景剥离,进行更精确的文本定位.     

笔画背景抑制的自然场景文本检测

针对复杂背景中过多的边缘信息与噪声干扰引起笔画宽度检测不准确的问题,提出了一种结合纹理背景抑制的笔画宽度变换文本检测方法.采用Butterworth高通并结合文本纹理特征,实现了在抑制背景的同时有效保留文本区域的信息.通过结合利用加权引导滤波的图像增强技术降低噪声对边缘检测的干扰,使得文本图像的笔画宽度与边缘梯度信息的提取更为准确,从而有效提升了笔画宽度变换文本检测的性能.基于ICDAR数据库的实验结果也验证了该方法的有效性.     

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。     

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。     

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.     

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.     

图像分割方法在焊缝跟踪过程中的应用

为提高焊缝超声波探伤的实时跟踪,提出将图像分割方法应用于白线跟踪法和激光跟踪法两种不同焊缝跟踪系统中。一种是采用Hough变换边缘检测法对检测图像中的目标边缘进行提取,另一种是利用区域增长法对检测图像中的目标区域和背景区域进行有效区分,这两种方法都能很好地提取出图像中的目标特征信息。仿真结果表明,两种图像分割算法在焊缝跟踪过程中能够准确地识别出焊缝的特征信息,确保跟踪系统的实时性。     

基于显著性检测与混沌对称折叠的图像选择性加密算法

当前图像选择性加密技术主要依赖明文的边缘信息实现局部像素的混淆与扩散,易泄露重要目标的形状信息,而且整个加密过程中忽略了初始明文特性,使其安全性不理想,为了解决以上的问题,提出了显著性检测耦合混沌对称折叠的图像选择性加密技术。首先,引入Ripplet变换,对输入明文完成多方向、多尺度分解,形成Ripplet系数,通过逆Ripplet变换,得到明文对应的特征图;通过高斯概率密度与信息熵来计算特征图的全局与局部显著图;再组合全局与局部显著图,根据区域生长法,检测明文的视觉显著性区域;随后,借助明文信息迭代Logistic映射,获取一组混沌数组,以定义索引扰乱机制,改变显著区域内的像素位置;最后,联合Logistic映射与对称连续折叠机制,设计了混沌折叠扩散方法,从多个方向利用不同的扩散函数对置乱后的显著性区域完成加密。实验结果显示:与已有的选择性加密方案相比,本文方法呈现出更好的安全性与密钥敏感性。     

基于颜色信息相位谱的显著性检测

为了快速搜索场景中的重要目标,依据人类视觉系统的特点,提出了一种基于颜色信息相位谱的显著性检测模型. 通过分析图像颜色相位谱信息,建立显著性图谱,它能够表示出场景中重要目标的位置. 实验结果表明,在复杂背景下,该算法能够较好地检测出和人类视觉相一致的重要区域.     

基于多分辨率的广告视频文本定位

广告视频中的文本定位是视频广告探测系统的一部分,为了能够更加精确地定位出广告的边界位置,可以在视频广告探测系统中引入文本信息作为一种判断的依据。文章对原有的基于边缘特征多次投影分析的文本定位方法进行改进,提出了一种基于多分辨率的广告视频文本定位算法,实验表明该算法对于广告文本的定位效果较好,并为广告边界位置的定位提供了辅助信息。     

基于物体信息的图像显著性区域检测

针对目前图像显著性检测存在的显著性图边缘模糊、缺乏视觉高层信息等问题,提出了一种基于物体信息的显著性检测算法。将似物性计算与显著性计算相结合,可以将前景与背景分离,抑制高对比度干扰区域的影响。首先采用改进的L0平滑算法对图像进行滤波处理,然后通过超像素分割将图像分成若干图像块,再通过聚类算法进行合并,得到待检测图像块。采用似物性检测算法计算物体可能存在的区域,与待检测图像块进行融合,得到物体显著性图,再通过颜色对比度及空间分布特征计算显著性图,最后将二者融合,得到最终结果。实验结果表明,算法能够得到清晰的物体边缘,对图像的显著性区域能够较为全面地覆盖,有效地抑制高对比区域的干扰。     

一种基于显著性和部件模型的无约束条件人脸检测方法

针对无约束条件下的人脸检测进行研究,提出了一种基于显著性度量和部件模型的人脸检测方法。在部件模型为基础的检测方法中引入显著性理论,融合正面、左侧面、右侧面的三种平面外旋转姿态下的信息,生成完整有效的人脸显著图,并用于人脸检测。实验结果表明本文生成的人脸显著图能够更有针对性描述人脸区域,并且本文人脸检测方法相较Viola Jones人脸检测方法和基于部件模型的人脸检测方法有更高的检测率,运算速度相较原基于部件模型的人脸检测方法大有提高。     

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.     

基于水平集和视觉显著性的植物病害叶片图像分割

为了提高植物病害叶片图像分割的准确性和效率,提出了一种基于水平集和视觉显著性的彩色图像分割方法.首先采用基于小波变换的显著性检测算法得到活动轮廓模型中曲线演化的初始位置,并构造一个基于显著区域的图像活动轮廓模型,再设计一个向量值图像的边界检测算子,引入到距离正则化水平集演化的改造中,以构造一个初始化轮廓更灵活,演化速度更快,目标分割更精确的新的水平集能量泛函.最后的实验对比表明,该方法具有较好的叶片病害部位分割效果.     

A New Edge-directed Subpixel Edge Localization Method

IntroductionComparedtotraditionalindustry ,microelectronicfab ricationhasthreecharacteristics :highcomplexity ,highprecisionandhighautomatization .Tomeettheprecision ,speedandreliabilityrequirements,machinevisiontech niques,suchasvisionaidedinspectionandregistration ,havebeenintroducedineveryworkingprocedureofinte grated circuitfabricationandsurfacemounttechnology(SMT) .Inspectionandregistrationprecisionmustbecon stantlyincreasedasthesizeofthecomponentbecomessmallerandsmaller .Therefore ,the…