自然場景圖像中的文字檢測關鍵算法研究

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3、在導師指導下進行的研巧工作及取得的研巧成果。盡我所知，除了文中特別加標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研巧成果，也不包含為獲得南京郵電大學或其它教育抓構的學位或證書而使用過的材巧。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了巧意。本人學位論文及涉及相關資料若有不實，應意承擔一切相關的法律責任。０｜名、斗．１１研究生簽名：＿曰期：韋南京郵電大學學位論文使用授權聲明本人授權南京郵電大學可Ｗ保留并向國家有關部口或機構送交論文的復印件和電子文檔可；允許論文被查閱和借閱；可１＾｜將學位論支

4、的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索；論＾＾采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編本學位論文。本文電子文檔的內容和紙質文的內容相一致。論文的公布（包括刊登）授權南京郵電大學研巧生院辦理。研涉密學位論文在解密后適用本授權書。究生簽名：鄰導師簽名：斗期：…１賽ＪTheKeyAlgorithmsResearchonTextDetectionInNaturalSceneImages↑ThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterof

5、EngineeringByTianbiaoSupervisor:Prof.FangChengzhiFebruary2016摘要在這個信息爆炸的時代，人們獲取信息的渠道越來越依賴于基于內容的檢索技術。圖像通常包含有豐富的信息，而其中的文字信息往往顯得尤為重要。從圖像中提取文字信息已經(jīng)成為近年來計算機視覺領域的熱門研究課題。作為文字提取技術中的核心前端模塊，文字檢測技術極其關鍵。然而由于自然場景中背景的復雜性，文字大小的不確定性，易受光照、遮擋等因素的影響，自然場景圖像中的文字檢測問題變得非常困難。本文針對自然場景圖像中的文字檢測算法，從候選文字連通分量提取、中文文字

6、特征設計和字符合并三個方面進行算法的改進。a)在采用最大穩(wěn)定極值區(qū)域作為候選文字連通分量的方法中，為了保證后面進行文字和非文字連通分量分類的正確率，以及減少相應的運算量，在提取連通分量階段，采用統(tǒng)計特征分析的方法將嵌套結構的最大穩(wěn)定極值區(qū)域去冗余。b)在對中文文字分類進行提取特征時，經(jīng)過仔細觀察漢字的筆畫結構特征，通過對連通分量進行骨架化處理，在骨架化的基礎上提出了連通分量規(guī)則度特征用于文字與非文字連通分量的分類。c)在字符合并時，通過對傳統(tǒng)的基于啟發(fā)式規(guī)則的合并方法進行分析研究，提出了基于C4.5決策樹的合并方法，該方法通過對樣本的訓練學習得到相應參數(shù)的值，并且

7、學習出更為有效的合并規(guī)則。本文在上述幾個方面對文字檢測算法進行改進。在文字檢測常用的數(shù)據(jù)集上進行的仿真實驗表明：本文提出的檢測算法在背景較為復雜、光照不均等干擾的圖像中取得較為理想的檢測效果，顯著地提高了自然場景圖像中文字檢測的準確率和召回率。關鍵詞:最大穩(wěn)定極值區(qū)域，去冗余，規(guī)則度特征，字符合并，C4.5決策樹IAbstractInthestageofinformationexplosion,peoplegetinformationmoreandmorerelyingonthecontent-basedretrievaltechnology.Imagecanco

8、ntain