發(fā)布時間：2017-08-28 20:52

  本文關(guān)鍵詞：圖像中文字檢測技術(shù)研究與實現(xiàn)

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【摘要】：在互聯(lián)網(wǎng)上,搜索引擎Google、百度、Bing等改變了整個時代,便捷了所有人的生活,然而它們是基于文字搜索的,對于圖片和視頻等基于內(nèi)容的搜索還不大成熟。隨著成千上萬的視頻傳上互聯(lián)網(wǎng),對瀏覽和檢索視頻數(shù)據(jù)的工具需求越來越迫切。圖像文字信息提取系統(tǒng)能夠?qū)D像中的文字檢測出來并識別,自動建立圖像索引,隨后傳統(tǒng)的搜索引擎就能夠?qū)D像進行檢索。完整的圖像文字信息提取系統(tǒng)包括檢測、定位、提取、增強和識別圖像中的文字,一般也把這個過程歸納為主要的兩步:文字檢測和文字識別。本文研究的是文字檢測,包括字幕文字的檢測和場景文字的檢測。在檢測字幕文字時,本文改進實現(xiàn)了一種基于區(qū)域的方法,先用邊緣檢測算子得到圖像的邊緣信息,再計算其最大差分標準圖,采用局部閾值法將其二值化,然后利用游程平滑算法將文字連接成文字串,最后經(jīng)過區(qū)域分析定位文字區(qū)域。本文方法原理清晰,計算量小,魯棒性高。檢測場景文字時,本文基于MSER和SWT算法,提出了一種新型的算子GSWT用于檢測文字。最穩(wěn)定極值區(qū)域(MSER)在模糊、低對比度和低光照、彩色和紋理變化的情況下魯棒性較好,而GSWT是檢測文字筆劃的可靠方法,二者結(jié)合使用可以提高文字檢測的準確率。考慮到場景文字中可能含有噪聲,此時原來的方法會受到大幅的影響,一方面噪聲的增多,使得MSER區(qū)域增多,給GSWT帶來了計算量的增大;另一方面噪聲的出現(xiàn),使得虛警的概率升高,文字提取的準確率會下降。因此,本文探討了兩種保持邊緣平滑濾波器(EPSF)——導向濾波器和自適應流型濾波器。在處理和分析含噪聲的圖像文字時,EPSF能夠過濾噪聲,同時文字的邊緣信息得到保留,此時基于MSER和SWT的方法依然可行。本文仿真實現(xiàn)了基于區(qū)域的字幕文字檢測系統(tǒng)和基于MSER和GSWT的場景文字檢測系統(tǒng),對標準數(shù)據(jù)庫進行的測試表明,本文所實現(xiàn)的方法達到了同類較先進的水平。
【關(guān)鍵詞】：字幕文字 場景文字 文字檢測 文字定位 GSWT MSER
【學位授予單位】：國防科學技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要9-10
• ABSTRACT10-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 論文研究的背景與意義11-13
• 1.1.1 圖像文字處理與分析的簡史11-12
• 1.1.2 研究背景與意義12-13
• 1.2 當前研究的發(fā)展與現(xiàn)狀13-15
• 1.3 論文的內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排15-18
• 第二章 圖像文字檢測的方法18-28
• 2.1 相關(guān)概念及文字特點18-21
• 2.2 圖像文字檢測的方法21-27
• 2.2.1 基于區(qū)域的文字檢測方法21-25
• 2.2.2 基于紋理的文字檢測方法25-26
• 2.2.3 綜合性方法26-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 第三章 字幕文字檢測28-42
• 3.1 圖像預處理和二值化29-34
• 3.1.1 圖像預處理29-30
• 3.1.2 圖像二值化30-34
• 3.2 文字區(qū)域檢測34-38
• 3.2.1 虛警和噪聲抑制及RLSA34-35
• 3.2.2 連通區(qū)域分析35-38
• 3.3 多分辨率處理38-39
• 3.4 實驗結(jié)果和性能分析39-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 場景文字檢測42-68
• 4.1 保持邊緣平滑濾波器43-50
• 4.1.1 EPSF43-44
• 4.1.2 導向濾波器(GF)44-47
• 4.1.3 AM濾波器47-50
• 4.2 MSER50-53
• 4.2.1 MSER的原理50-51
• 4.2.2 MSER的性能分析與應用51-53
• 4.3 GSWT算法及實現(xiàn)53-58
• 4.3.1 梯度53-54
• 4.3.2 GSWT算法原理54-57
• 4.3.3 GSWT算法實現(xiàn)57-58
• 4.4 文字的幾何特征分析58-64
• 4.4.1 生成連通區(qū)域58-59
• 4.4.2 單個文字區(qū)域分析59-60
• 4.4.3 文字間幾何特征分析60-63
• 4.4.4 篩選63-64
• 4.5 實驗結(jié)果64-65
• 4.5.1 數(shù)據(jù)庫64
• 4.5.2 性能分析64-65
• 4.6 本章小結(jié)65-68
• 第五章 總結(jié)與展望68-70
• 致謝70-71
• 參考文獻71-76
• 作者在學期間取得的學術(shù)成果76

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 韓思奇,王蕾;圖像分割的閾值法綜述[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2002年06期

，

本文編號：749433