检索结果-南通市图书馆

作者：丁文俊南京大学

学位级别：硕士

自然场景图像中文字包含了重要的语义信息,对整个场景内容和周围的其他对象的理解具有重要作用。但是因为光照,外观等环境因素的多样性和文字背景的复杂性,场景文字的检测面临着巨大的困难,自然场景文本检测一直都是计算机视觉领域的一... 详细信息

自然场景图像中文字包含了重要的语义信息,对整个场景内容和周围的其他对象的理解具有重要作用。但是因为光照,外观等环境因素的多样性和文字背景的复杂性,场景文字的检测面临着巨大的困难,自然场景文本检测一直都是计算机视觉领域的一个重要方向。本文针对自然场景文本检测提出了两个创新方法:基于多层次文本组件定位与生长的文本检测方法和基于窗口最大稳定极值区域的文本检测方法。在基于多层次文本组件定位与生长的文本检测方法中,首先融合最大稳定极值区域算法和笔画宽度转换算法提取出图像的文本种子像素,基于这些像素,采用字符内和字符间的多层次生长策略将完整字符生长提取出来。然后借助训练卷积神经网络分类器,从上述候选字符中过滤出非文字的候选区域,进一步使用一种基于随机游走模型的文本行提取方法将字符组成文本行作为检测结果;在基于窗口最大稳定极值区域的文本检测方法中,首先基于最大稳定极值区域获得初始图像的最大稳定极值区域平滑图,并在此平滑图上采用滑动窗口获得候选文字区域,称之为窗口最大稳定极值区域。然后依据窗口内的像素分布情况,去除了非文本的窗口极值区域。进一步依据每个窗口极值区域和其所属的最大稳定极值区域的从属关系,提取相关文本特征和训练随机森林分类器,并级联卷积神经网络分类器,用以过滤非文本窗口区域并输出每个字符区域的文本似然度,并采用基于划分子图和剪枝的方法获得文本行检测结果。针对所提出的上述两种场景文本检测方法,本文在多个公开数据集上对其有效性进行了验证。实验结果显示,归功于有效的生长策略,基于多层次文本组件定位与生长的文本检测方法在各个数据集上都能获得相对好的检测结果,尤其是召回率比较高;基于窗口最大稳定极值区域的文本检测方法在应对如中文等包含多组成部分的文字和粘连字符等情况时,能够获得相对鲁棒的检测结果。在后续工作中,上述两种场景文本检测方法尚存在进一步提升性能的潜力。

关键词：文本检测自然场景图像最大稳定极值区域笔画宽度转换卷积神经网络随机游走

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自然场景下文本区域定位方法的研究

自然场景下文本区域定位方法的研究

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作者：王毅哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着具有拍照功能电子设备的普及,海量的图片和视频文件每时每刻都在产生,自然场景下的文字识别技术能够帮助人们高效、准确的获取图片中的文本信息,因此得到了快速发展。文本定位是文字识别的首要环节,是当前计算机视觉的研究热点之一... 详细信息

随着具有拍照功能电子设备的普及,海量的图片和视频文件每时每刻都在产生,自然场景下的文字识别技术能够帮助人们高效、准确的获取图片中的文本信息,因此得到了快速发展。文本定位是文字识别的首要环节,是当前计算机视觉的研究热点之一,具有十分重大的研究意义。本文以自然场景为研究背景,围绕自然场景下的文本目标定位方法展开研究,以字符笔画为基础特征,在前人研究的基础上进行拓展,提出两种自然场景下文本目标定位方法:第一种是基于连通区域的文本定位方法。首先利用笔画宽度转换将原图像转换为笔画宽度图像,对笔画宽度图像进行有条件搜索获取候选字符连通区域,并利用启发式规则过滤候选字符连通区域,之后提取候选字符区域特征,并训练支持向量机(Support Vector Machine)对候选字符区域进行验证,删除非字符区域,再根据文本特点对字符区域进行合并,最终得到文本目标的位置信息。第二种是基于图结构的文本定位模型方法。该模型将字符个体及字符之间关系进行抽象,首先,将候选字符视为图节点,提出平均角度偏差、非噪声分量、笔画宽度向量三大特征,并由此定义字符能量,来表征节点对象是字符的可能性大小;之后,将相邻候选字符间的关系视为图的边,根据字符间的特征相似性定义链接能量,来表征这两个字符属于同一文本的可能性大小;最后,结合字符能量和链接能量定义文本能量,来表征候选文本模型是真实文本概率大小,并通过设定文本能量的阈值来获取最终符合条件的文本目标位置。除此之外,为了使本文方法更有效的获取文本目标的位置信息,提出了一些预处理方法:利用保留非连续性平滑的方法来抑制自然场景中的噪声和部分细小杂质背景;通过彩色图像边缘检测获取尽可能多的文本边缘信息;提出的闭合边缘检测算子则是为了满足基于图结构的文本定位模型三大基础特征获取的条件。在文章的最后,对比了本文提出的算法和其他算法在定位效果上的优劣,提出了本算法的不足以及未来的期望。

关键词：自然场景文本定位笔画宽度转换文本模型

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基于决策树学习的柱状二极管表面缺陷检测系统设计

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微型机与应用 2015年第6期34卷 39-41页

作者：郭朝伟张中炜东华大学信息科学与技术学院上海201620

研究对象为柱状二极管,管体表面分布着白色文字和极性环。通过光学原理设计出能够减弱反光、打亮侧面的光学平台。同时,从对象分割、特征提取和决策树分类器三方面讲述视觉软件系统的设计流程:针对文字与缺陷ROI相混的情况,先利用笔画... 详细信息

研究对象为柱状二极管,管体表面分布着白色文字和极性环。通过光学原理设计出能够减弱反光、打亮侧面的光学平台。同时,从对象分割、特征提取和决策树分类器三方面讲述视觉软件系统的设计流程:针对文字与缺陷ROI相混的情况,先利用笔画宽度转换(SWT)分割文字,剩下的连通ROI即是缺陷ROI;针对缺陷特征,提出平均灰度、环状度、边缘方向直方图和LBP四项特征值;最后利用决策树分类器对缺陷ROI进行分类,缺陷ROI识别率接近100%,缺陷ROI分类正确率达到92.3%,取到了较好的识别和分类效果。

关键词：机器视觉笔画宽度转换全局LBP纹理算子决策树学习分类器

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