自然场景图像中的文字检测关键算法研究

《自然场景图像中的文字检测关键算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、＇．：一，中ｒ：：一．抑．＼’－巧＼ｓ等劉＂‘：．Ｋ敲‘韩：‘’．‘ｔ：Ｖ．’義＞．、＊＼藉汽￥：考ｔ；一禱．＼：編．較編＾、＼‘＼靴１迦的密完．开寒：纪衆考，「－．．．■：可■若？延＇４：參Ｓｆ；．：一．海异：＞辱－、■／；．Ｖ１Ｊ情ｒ雀＾ｉ＇為．：堯Ｋ＾部躬嗦戶－一，Ｊ超彎５ｊ襄巧．去！後Ｉ俗每聲／曾皆：。，４ｆ：髮巧－．；暴．．敏．Ｖ皆户个希三巧．离．命；＇ｒ人一＇Ｊ，；，皆洁没女：一．；壤学襄；聲Ｎ户．蔓’較：赛囊禱ｆ＇一，‘；’参／热ｎ敍题ｉ自然漏Ｍ＾巧ｊ觀输，－４＇＇－一ｉｆ－海．

2、，桌着＃．暖．禹嘴ｆ－雌每私：．辨．ｔ．荀Ｖ占：Ｕ袭学３号茸匪．？？．．．Ｔ；－彪．姓名－．ｔ＇隊＇ｖ，—规．－导师－＇．ｒ索；＇．．学科专业梅４充－■＇髮＇＇贊硏究方向智Ｉ雜理：＞；ｆ占申请位Ｊ禅社；一、、：＜、论文立交測二１＞－掉；：．＾．ｆ．ｆ；＇．‘皆，棘；；．诗．气．．．％‘Ｗ赁爷壤４：越論Ｈ．＇葛：＞蒼爭＊：，鸿．：終．文；．：凌糧．－ｒ＾－＇．．對－梦苗秦讀ａ－人：Ｋ鸟碰；碟Ｗｉ：＾這南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人

3、在导师指导下进行的研巧工作及取得的研巧成果。尽我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育抓构的学位或证书而使用过的材巧。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了巧意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，應意承担一切相关的法律责任。０｜名、斗．１１研究生签名：＿曰期：韦南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可Ｗ保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文档可；允许论文被查阅和借阅；可１＾｜将学位论支

4、的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；论＾＾采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研巧生院办理。研涉密学位论文在解密后适用本授权书。究生签名：邻导师签名：斗期：…１赛ＪTheKeyAlgorithmsResearchonTextDetectionInNaturalSceneImages↑ThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterof

5、EngineeringByTianbiaoSupervisor:Prof.FangChengzhiFebruary2016摘要在这个信息爆炸的时代，人们获取信息的渠道越来越依赖于基于内容的检索技术。图像通常包含有丰富的信息，而其中的文字信息往往显得尤为重要。从图像中提取文字信息已经成为近年来计算机视觉领域的热门研究课题。作为文字提取技术中的核心前端模块，文字检测技术极其关键。然而由于自然场景中背景的复杂性，文字大小的不确定性，易受光照、遮挡等因素的影响，自然场景图像中的文字检测问题变得非常困难。本文针对自然场景图像中的文字检测算法，从候选文字连通分量提取、中文文字

6、特征设计和字符合并三个方面进行算法的改进。a)在采用最大稳定极值区域作为候选文字连通分量的方法中，为了保证后面进行文字和非文字连通分量分类的正确率，以及减少相应的运算量，在提取连通分量阶段，采用统计特征分析的方法将嵌套结构的最大稳定极值区域去冗余。b)在对中文文字分类进行提取特征时，经过仔细观察汉字的笔画结构特征，通过对连通分量进行骨架化处理，在骨架化的基础上提出了连通分量规则度特征用于文字与非文字连通分量的分类。c)在字符合并时，通过对传统的基于启发式规则的合并方法进行分析研究，提出了基于C4.5决策树的合并方法，该方法通过对样本的训练学习得到相应参数的值，并且

7、学习出更为有效的合并规则。本文在上述几个方面对文字检测算法进行改进。在文字检测常用的数据集上进行的仿真实验表明：本文提出的检测算法在背景较为复杂、光照不均等干扰的图像中取得较为理想的检测效果，显著地提高了自然场景图像中文字检测的准确率和召回率。关键词:最大稳定极值区域，去冗余，规则度特征，字符合并，C4.5决策树IAbstractInthestageofinformationexplosion,peoplegetinformationmoreandmorerelyingonthecontent-basedretrievaltechnology.Imagecanco

8、ntain