论文研究 - 低对比度图像的文本区域自动定位方法

所需积分/C币:11 2020-06-02 14:12:48 6.55MB PDF
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文本提取是字符识别的关键步骤。 其准确性高度依赖于文本区域的位置。 在本文中,我们提出了一种新的方法,该方法可以自动找到文本位置,以解决一些区域性问题,例如低对比度图像文本提取中出现的不完整,错误的位置或方向偏差。 首先,对原始图像进行一些预处理,包括颜色空间变换,对比度受限的自适应直方图均衡,Sobel边缘检测器,形态学方法和八邻域处理方法(ENPM)等,以提供一些比较不同结果的结果。方法。 其次,我们使用连通分量分析(CCA)方法获得几个连通部分和非连通部分,然后再次对非连通部分使用形态学方法和CCA来消除一些噪声,获得另一个连通和非连通部分。 第三,我们计算所有连接区域的边缘特征,结合支持向量机(SVM)对真实文本区域进行分类,获得文本位置坐标。 最后,我们使用文本区域坐标来提取包括文本的块,然后对所有文本信息进行二值化,聚类和识别。 最后,我们计算准确率和查全率,以评估该方法对200多个图像的使用。 实验表明,本文提出的方法对于字体大小,字体颜色,语言,阴暗环境等变化较大的低对比度文本图像具有较强的鲁棒性。

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