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《復(fù)雜背景圖像中文本定位算法設(shè)計(jì)終稿.doc》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說(shuō)明書題目：復(fù)雜背景圖像中文本定位算法設(shè)計(jì)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(shí)別等具有重大的價(jià)值。復(fù)雜背景文本定位是一個(gè)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(duì)比度、排列方向和背景紋理等有很大差別。要提取具有復(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(shí)別模塊進(jìn)行識(shí)別。本文綜述了
2、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(cè)和支持向量機(jī)的圖像文本定位方法。其中，基于邊緣檢測(cè)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(cè)、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(cè)算法檢測(cè)出文本邊緣，然后對(duì)檢測(cè)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(guò)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(lái)提高文本定位的準(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，
3、而且具有一定的意義和較大的實(shí)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：文本定位；邊緣檢測(cè)；特征提??；支持向量機(jī)ABSTRACTWiththedevelopmentofthemultimediatechnology,thestudyoflocatingtextsundercomplicatedbackgroundhasnotonlyenrichedimageprocessingtheoretically,butalsohasenormousvalueinpracticalapplication.Forexample,theimageretrie
4、valunderInternetenvironmentandthediscernmentoftheplatenumberintrafficadministration.Thelocationandextractionoftextfromcomplexbackgroundisanimportantresearchprobleminthecomputervision．Thevariationofthetextintermsofcharactersfont,size,style,orientationalignment,t
5、exturecolorandcomplexbackgroundmakestheproblemoftextlocalizationverydifficult.Thescenecontentisunconstrainedandmaybebothindoorandoutdoorscenesunderanylightingorcontrastconditions．Toextractcomplexbackgroundtext,textareasshouldbelocatedfirst．Currenttextlocationme
6、thodsaleresearchedinthispaper,andtheadvantageanddisadvantageofthemareanalyzed．Thentextlocationmethodbasedonedgedetectionandsupportvectormachinesisimplemented.EdgedetectionbasedtextlocationmethodiscomposedbyPyramiddecomposition,improvedCannyalgorithm-basededgede
7、tection,edgeabstractingandbinary,connectedcomponentanalysis,textregionidentifyingandcombination.First,theimprovedCannyalgorithmisusedtodetectthetextedge,thenconnectedcomponentandtextregionidentifyingandcombinationisusedtogetthecandidatetextregion．Thispaperusest
8、hemethodofsupportvectormachinesclassifiertrainingtoimprovethecorrectnessoftextlocation.Thesupportvectormachineisappliedtoreducethenumberofexampleseffectively,andtheresultoft
