文档介绍：复杂背景图像中的文本定位算法研究湖南大学硕士学位论文学校代号:学密级:普通号:
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作者签名:郑碧攻瓦学位论文版权使用授权书湖南大学学位论文原创性声明日期:御年,月订日露┤D闟月嗳本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于⒈C芸冢年解密后适用本授权书。朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊獭作者签名:弦年⒉槐C芡拧导师签名:日期:
摘要目前,从复杂背景图像中快速而准确的识别出文本区域仍旧是国内外学者关注的热点问题。由于在很大程度上,系统的识别效果往往取决于图像文本区域定位的准确性,故图像文本定位是图像文本识别中非常关键的一步,文本定位的好坏将直接影响系统的识别结果。鉴于文本信息定位的出发点不同,待解决的问题针对性各样,且目前的文本定位算法还没有一个通用的标准数据库和评价准则,故要提出一个高检测率、低漏检率和低误检率的文本定位算法仍需要学者进行大量的深入研究工作。本文结合现有的图像文本定位技术,提出了一种基于边缘和滤波的形态学文本定位方法。利用边缘和滤波知识来提取初始文本块,对初始文本块进行增长以得到候选文本区域,再采用垂直阕犹崛”驶咴并用边缘密度连接笔画边缘形成矩形区域,并引入垂直投影和水平投影来对候选文本区域进行初步定位。最后,再根据形态学限制和连通域分析准确定位出文本区域。实验结果表明,本文定位方法具有很高的精确度和提取率,文本定位区域准确且定位速度快。同时,针对图像中文本区域字符的角点信息较为丰富、分布密集且相对有序的特点,本文又提出了基于自适应角点检测的文本定位算法,由于检测到的角点为像素点且文本区域中所含的角点多于非文本区,故本文引入像素点在某一区域面积中的占有率这一重要特性来判断最后得到的连通区域是否为文本区域。实验结果表明,该算法可以避免阈值的选择,有效地克服了因阈值选择不当而造成的角点冗余或丢失,提高了角点检测的精度,从而实现了文本区域的快速准确的定位。关键词:文本定位;边缘密度;形态学;自适应角点检测;连通区域复杂背景图像中的文本定位算法研究
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