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基于多分辨分析和一致性的文本区域提取算法的研究

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基于多分辨分析和一致性的文本区域提取算法的研究

作者：徐莉莉哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

图像和视频中的文本字符,是图像高层语义内容的一个重要来源,它包含许多非常重要的有用的信息,如街道名称、商店名称、路标、交通标示、字幕等,这些信息对于图像和视频资料的自动注释、索引、压缩等方面有重要的参考作用。通常情况下根... 详细信息

图像和视频中的文本字符,是图像高层语义内容的一个重要来源,它包含许多非常重要的有用的信息,如街道名称、商店名称、路标、交通标示、字幕等,这些信息对于图像和视频资料的自动注释、索引、压缩等方面有重要的参考作用。通常情况下根据文本对象的存在形式将文本分为人工文本和场景文本。目前的研究主要集中于对人工文本的研究,而场景文本的研究刚刚起步。文本提取的研究思路主要集中于应用各种图像处理的方法将文字区域的边角特征、色彩特征和纹理特征突出,然后根据一定的分类算法来划分候选的区域,经过进一步的后处理来最终确定实际的文本区域。本文针对文本区域提取这个问题来进行研究,包含预处理、多分辨分析、特征提取、分类(检测)、区域提取五个步骤来解决文本区域的准确提取问题。由于图像上字符的大小变化范围很大,为了能够找出大小不一的文本区域,在多分辨分析中,本文将图像分解为原分辨率的1/1、1/2和1/4的三幅子图,然后对每幅子图应用相同的文本区域定位算法。在特征提取步骤中,本文把一致性H应用到文本区域提取领域,使用边缘空间映射和一致性H空间映射两种方法得到特征图像,并比较了两种空间对于文本提取的影响;对得到特征图像,使用滑动窗口比较了提取不同维数的纹理特征作为特征向量的结果。在分类检测时,通过对比支持向量机(Support Vector Machine SVM)和BP前馈网络的分类效果,选择使用支持向量机作为分类器。根据对多幅子图的分类结果进行图像融合来生成候选区域,然后逐步对候选区域进行基于密度的区域确认和平滑后处理等步骤确定最终的文本区域。通过实验表明使用一致性H变换后提取25维特征,经过支持向量机分类可以较为准确的提取出文本区域,得到较为理想的评价指标。

关键词：文本区域提取多分辨分析一致性支持向量机

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基于边缘信息的文本区域提取算法的研究

基于边缘信息的文本区域提取算法的研究

作者：吴桂兰北京交通大学

学位级别：硕士

文本是存在于图像和视频中的重要的内容信息,自动定位并提取图像和视频帧中的文本区域,再通过OCR技术进行字符识别,最后提取出来图像中的文本,这对于图像理解,检索和浏览有十分重要的意义。本文主要研究彩色图像中的文本区域定位和提取... 详细信息

文本是存在于图像和视频中的重要的内容信息,自动定位并提取图像和视频帧中的文本区域,再通过OCR技术进行字符识别,最后提取出来图像中的文本,这对于图像理解,检索和浏览有十分重要的意义。本文主要研究彩色图像中的文本区域定位和提取方法,研究的具体内容包括:多分辨分析、边缘提取、形态学处理、连通域分析、文本区域提取等五个方面。本文提出的方法改进了现有场景文本区域和图形文本区域提取方法,获得了更好的提取准确性。由于图像上字符的大小变化范围很大,为了能够找出大小不一的文本区域,本文利用多分辨分析方法将图像分解为原分辨率的1/1、1/2和1/4的三幅子图。然后对每幅子图应用相同的文本区域提取方法。由于文本分布方向有多种可能性,为了文本区域提取更准确一些,本文中提出了基于文本分布方向的数学形态处理算法,它的基本思想是:将文本分布方向分成水平、垂直、正斜角、反斜角四个方向来讨论,对不同的文本分布方向的图用不同的数学形态处理算法。在进行连通域分析的过程当中,求连通区域的高宽和连通区域规则化的时候又分多种情况讨论,进行详细分析,因而得到了更为理想的检测结果。在现有的文本提取方法中,有很多算法是针对特定样本集提出来的,一旦样本改变了,算法的效果就很不理想,而本文提出的方法不是针对特定样本集提出来的,因此适用范围相对广一些。

关键词：文本区域提取多分辨分析彩色边缘提取数学形态学连通域分析

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图像垃圾邮件中文本区域的自动提取方法

解放军理工大学学报（自然科学版） 2009年第3期10卷 258-261页

作者：程红蓉秦志光万明成王灿靳京傅翀电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都610054

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... 详细信息

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。

关键词： Hough变换文本区域提取图像垃圾邮件判别彩色边缘检测

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自然场景中路牌汉字识别技术研究

自然场景中路牌汉字识别技术研究

作者：孙彩虹南京理工大学

学位级别：硕士

自然场景中存在着大量的交通标志,这些标志信息给人们的日常生活带来诸多方便。研究—种能够自动从路牌图像中提取路牌文字信息的工具对视觉导航、场景理解均有重要意义。本文对从一幅路牌图像中提取路牌汉字信息的关键技术进行了深入研... 详细信息

自然场景中存在着大量的交通标志,这些标志信息给人们的日常生活带来诸多方便。研究—种能够自动从路牌图像中提取路牌文字信息的工具对视觉导航、场景理解均有重要意义。本文对从一幅路牌图像中提取路牌汉字信息的关键技术进行了深入研究,主要工作内容如下。首先,本文提出一种“矩形+Harris角点数”的路牌矩形区域定位新方法。该方法先检测出图像中的所有矩形轮廓,再运用Harris角点检测算法对图像进行角点提取,最后将具有最多Harris角点数的矩形轮廓区域确定为路牌矩形区域。经试验验证,在通常情况下,利用该方法对路牌矩形区域定位的准确率很高。其次,本文对路牌区域图像进行预处理,分为对路牌区域图像透视变形矫正和路牌区域字符分割两个部分。对于图像变形矫正部分,首先找出图像平面和世界平面的四组对应点,利用“四点法”对图像进行变形矫正,同时研究了矫正过程所需要的相关插值算法。对于字符分割部分,首先利用二值化算法实现路牌区域文字像素和背景像素的分割,再基于连通域标记法和对标记图进一步的改进处理实现单个汉字图像的分割。通过实验证明,本文方法对于十字型、分栏型等路牌都有很好的分割结果。最后,对于低质量汉字识别,本文构建了先粗分类再细分类的两级识别方法。分类中的分类器均采用正确率较高的KNN分类器。在粗分类中采用粗网格特征和粗外围特征的连合特征构建特征向量。在细分类中首先将汉字图像分成5个分块结构,对每个分块图像运用主成分分析法提取特征,再基于5个分块图像构建5个弱KNN分类器,最后结合5个分类器的分类结果采用投票得分的方法确定最终识别结果。同时对分割出的单个汉字图像特征进行了分析,利用人工方法构造出含有丰富低质量信息的样本,并由此建立数据库。实验验证,本文的两级识别方法对于低质量汉字识别取得较高的识别率。

关键词：汉字识别文本区域提取文本矫正文字分割多级分类

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彩色地图中的文字区域检测技术研究

彩色地图中的文字区域检测技术研究

作者：付清朝国防科学技术大学

学位级别：硕士

地图中的文字区域检测问题是图像分割技术中的难点之一。现有的方法往往着眼于文字区域的识别等方面，对检测的过程很少涉及。本文提出了一种彩色地图图像中的文字标注的检测新方法。该方法的研究对象为彩色地图图像，但同样适用... 详细信息

地图中的文字区域检测问题是图像分割技术中的难点之一。现有的方法往往着眼于文字区域的识别等方面，对检测的过程很少涉及。本文提出了一种彩色地图图像中的文字标注的检测新方法。该方法的研究对象为彩色地图图像，但同样适用于灰度图像。通过将Sobel边缘检测算子在彩色空间上进行扩展，本文确定了一种新的彩色边缘检测算子，并利用其对彩色地图图像进行边缘检测操作;通过对地图中文字特征的分析，本文提出了利用边缘像素比确定阈值的二值化方法;通过对地图中不同区域中像素特征的分析，本文提出了利用像素特征提取文字区域的方法;通过对提取区域特性的分析，本文提出了利用形态学方法和投影方法对得到的文本区域进行准确定位的新方法。本方法的最终输出结果为候选文本块。同时，本文还提出了一种识别地图中文字区域的新思路。本文通过实验对所提出的方法进行了验证。

关键词：地图边缘检测彩色图像分割文本区域提取二值化处理形态学文本识别

基于神经网络的身份证文本信息提取设计与实现

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基于神经网络的身份证文本信息提取设计与实现

作者：唐月标浙江工业大学

学位级别：硕士

随着互联网的快速发展以及信息技术的逐步提高,文本识别技术在我们的生活和生产中的要求也越来越高。身份证是一种证明持有人的身份的一种证件,是每一个中国人重要的证明身份的证件。身份证的自动识别技术相对于人工提取的最大的优点在... 详细信息

随着互联网的快速发展以及信息技术的逐步提高,文本识别技术在我们的生活和生产中的要求也越来越高。身份证是一种证明持有人的身份的一种证件,是每一个中国人重要的证明身份的证件。身份证的自动识别技术相对于人工提取的最大的优点在于快速、准确和安全。现在有很多的机构或者公司在没有受到公安机关的授权的情况下,对身份证信息的提取方法还是通过人工的手动提取,该过程不仅需要消耗大量的人力,而且在准确率上也不是很高。虽然在公安部门,酒店,网吧等一些场所都使用了一些高端的身份证识别仪器,但是该仪器购买所需要的价格是非常昂贵的,所以该仪器在生活中的应用不是特别普遍,但是身份证文本识别技术在我们的生活和生产中的需求量是非常庞大的,因此需要生产出一种实惠高效的身份证文本识别仪器,从而把该仪器应用到我们的生活中,以后学校在录用学生的信息、公司记录纸质表格上的信息等等都可以使用这个身份证文本识别系统,在其购买价格低廉的基础上还可以获得非常精准的结果,在以后的生产和生活中具有非常巨大的应用价值。我国的身份证的文本信息包括:姓名、性别、民族、出生年月、住址和公民身份证号码。本文基于神经网络对身份证的信息提取做研究,主要包括身份证图像的预处理、文本区域的提取与筛选以及文本的字符识别三个方面,并以论文的研究内容为基础,完整地设计出了一种高效快速的身份证文本信息提取系统。（1）为了提高整个身份证文本信息提取系统的识别效率,先对身份证图像进行尺度调整和灰度化,降低图像像素大小和通道数。为了提高后续文本识别的准确率,需要对身份证的图像进行倾斜矫正,倾斜矫正过程可分为基于神经网络的粗矫正和基于水平投影算法的精准校正,使矫正结果更加准确,提高后续的文本区域提取的准确率。（2）在进行文本字符识别前需要提取身份证图像中的文本区域,在文本区域提取上使用了一种新型的目标检测算法,把文本当做目标进行检测,整个算法通过神经网络进行搭建,其对文本区域的提取准确率有很大的提升,使整个提取出的文本区域的精确度也非常高。在得到大量的文本区域以后,接着要对文本区域进行筛选,最后得到有用的文本区域。（3）本文主要是为了获取身份证上的基本公民信息,比如姓名、民族、住址、身份证号码等等。在卷积网络和循环网络的基础上引入了CTC（Connectionist Temporal Classification,连接主义者的时间分类）的算法,可以实现对不定长文本字符的非分割式的端到端字符识别,识别的对象包括汉字、数字以及英文字母。鉴于上述研究,实现了基于神经网络的身份证文本信息提取系统的原型,主要包括身份证图像的预处理模块、文本区域的提取与筛选模块以及文本的字符识别模块。最后,在数据集上的结果表明,该系统在身份证文本信息提取的任务上取得了较高的准确率,较低的平均编辑距离和较快的识别速度。

关键词：身份证图像图像预处理文本区域提取神经网络文本端到端识别

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维吾尔文字识别关键技术的研究

维吾尔文字识别关键技术的研究

作者：杨娜娜新疆大学

学位级别：硕士

随着计算机科学技术的不断成熟,光学字符识别已经成为了模式识别领域的重要研究内容,而阿拉伯文字及以阿拉伯字母为基础的维吾尔文字识别技术研究由于使用地域有限以及字符形态结构和书写形式比较特殊的原因研究进展相对滞后。本文在对... 详细信息

随着计算机科学技术的不断成熟,光学字符识别已经成为了模式识别领域的重要研究内容,而阿拉伯文字及以阿拉伯字母为基础的维吾尔文字识别技术研究由于使用地域有限以及字符形态结构和书写形式比较特殊的原因研究进展相对滞后。本文在对维吾尔文字的结构特点和识别难点进行详细分析的基础上主要研究识别中的以下内容,维吾尔文字区域提取,维吾尔字符特征提取,维吾尔字符识别分类器设计,最终构建了一个维吾尔文字识别演示系统,具体内容如下:(1)在文字区域检测及提取过程中,首先对原始图像进行二值化和降噪处理,寻找二值图像骨架点并聚类骨架点;然后平滑灰度图像并统计灰度波峰,根据峰值个数对骨架点邻域进行区域生长;最后剔除噪声,提取文字区域,对提取出的文字图像进行字符切分并归一化,为特征提取做准备。(2)在特征提取部分,本文分别提取主笔画和附属笔画两部分特征。针对主笔画主要提取像素点分布特征、网格密度特征、环形空洞特征及投影形态特征。针对附属笔画提取四方向radon变换特征、附属笔画数特征、附属笔画与主笔画位置关系特征以及多个附属笔画位置关系特征。(3)在分类器设计方面,在将主笔画和附属笔画进行分割并分别提取特征的基础上,分别将主笔画网格密度特征和附属笔画四方向radon变换特征输入BP神经网络分类器进行初步识别。针对主笔画由于形似出现的误识别情况,将环形空洞特征和投影形态特征组成特征校正向量来比对识别结果和测试图像的局部结构是否一致。针对多个附属笔画,及其中包含多个相同附属笔画的情况,提出一种主笔画和附属笔画多级组合分类机制,通过判断每个附属笔画和主笔画的位置关系及多个附属笔画之间的位置关系,确定该字符的所有附属笔画的组合形式,再将组合结果与主笔画识别结果结合分析,得出最终识别结果。(4)创建了一个维吾尔文字识别演示系统,为后续的研究提供了基础。

关键词：维吾尔文字识别文本区域提取特征提取分类器设计