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《復(fù)雜背景圖像中文本定位算法設(shè)計(jì)-final》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說明書題目：復(fù)雜背景圖像中文本定位算法設(shè)計(jì)系名信息工程系專業(yè)電子信息工程學(xué)號6008202349學(xué)生姓名楊宇指導(dǎo)教師冀中2012年6月8日摘 要隨著多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，復(fù)雜背景圖像中的文本定位研究不僅豐富了圖像處理理論，而且在諸如Internet環(huán)境下的圖像檢索、交通管理中的車牌識別等具有重大的價值。復(fù)雜背景文本定位是一個具有較大難度性的研究課題，原因是文本圖像的背景非常復(fù)雜，圖像大多在室外拍攝，光照條件變化較大，其中不同文字的顏色、亮度、字體、大小、間距、對比度、排列方向和背景紋理等有很大差別。要提取具有
2、復(fù)雜背景的文本，首先要找到包含文本的區(qū)域，然后才能利用文本識別模塊進(jìn)行識別。本文綜述了現(xiàn)有的主要文本定位方法，分析了其中的優(yōu)缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了一種基于邊緣檢測和支持向量機(jī)的圖像文本定位方法。其中，基于邊緣檢測的文本定位主要由金字塔分解、基于改進(jìn)Canny算子的邊緣檢測、邊緣提取和二值化、連通區(qū)域分析、以及文本區(qū)域鑒定與合并幾部分組成。首先運(yùn)用改進(jìn)的Canny邊緣檢測算法檢測出文本邊緣，然后對檢測結(jié)果進(jìn)行連通區(qū)域分析、文本區(qū)域鑒定與合并得到候選的文本區(qū)域。進(jìn)一步，通過將定位出的候選文本區(qū)域運(yùn)用支持向量機(jī)的分類器訓(xùn)練的方法來提高文本定位
3、的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文本定位方法不但可以較準(zhǔn)確的定位出相應(yīng)的文本區(qū)域，而且具有一定的意義和較大的實(shí)用價值。關(guān)鍵詞：文本定位；邊緣檢測；特征提??；支持向量機(jī)ABSTRACTWiththedevelopmentofthemultimediatechnology,thestudyoflocatingtextsundercomplicatedbackgroundhasnotonlyenrichedimageprocessingtheoretically,butalsohasenormousvalueinpracticalappl
4、ication.Forexample,theimageretrievalunderInternetenvironmentandthediscernmentoftheplatenumberintrafficadministration.Thelocationandextractionoftextfromcomplexbackgroundisanimportantresearchprobleminthecomputervision．Thevariationofthetextintermsofcharactersfont,size,
5、style,orientationalignment,texturecolorandcomplexbackgroundmakestheproblemoftextlocalizationverydifficult.Thescenecontentisunconstrainedandmaybebothindoorandoutdoorscenesunderanylightingorcontrastconditions．Toextractcomplexbackgroundtext,textareasshouldbelocatedfirs
6、t．Currenttextlocationmethodsaleresearchedinthispaper,andtheadvantageanddisadvantageofthemareanalyzed．Thentextlocationmethodbasedonedgedetectionandsupportvectormachinesisimplemented.EdgedetectionbasedtextlocationmethodiscomposedbyPyramiddecomposition,improvedCannyalg
7、orithm-basededgedetection,edgeabstractingandbinary,connectedcomponentanalysis,textregionidentifyingandcombination.First,theimprovedCannyalgorithmisusedtodetectthetextedge,thenconnectedcomponentandtextregionidentifyingandcombinationisusedtogetthecandidatetextregion．T
8、hispaperusesthemethodofsupportvectormachinesclassifiertrainingtoimprovethecorrectnessoftextlocation.Thesupportvectormachineisappliedtoredu
