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自然场景文本区域定位
引用本文:黄晓明,高陈强,田阳阳. 自然场景文本区域定位[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版), 2015, 27(5): 700-705. DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2015.05.020
作者姓名:黄晓明  高陈强  田阳阳
作者单位:重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆,400065
基金项目:国家自然科学基金(61102131 );重庆市自然科学基金(cstc2014jcyjA40048 );重庆邮电大学文峰创业基金 (WF201404);数字出版技术国家重点实验室开放项目
摘    要:自然场景文本区域定位是场景图像内容分析的重要步骤,文本区域定位能够为后续的文本识别提供便利.从场景文本特性出发,提出了一种基于最大极值稳定区域(maximally stable extremal regions,MSER)、颜色聚类和视觉显著性的鲁棒性文本定位方法.为了尽可能多地提取出潜在的文本区域,分别在灰度图像和彩色图像上采用最大极值稳定区域和颜色聚类来进行连通域的分析.对于得到的候选连通域,利用自然场景文本的显著性特征和少量的先验信息来滤除其中的非文本区域.将保留的文本区域用数学形态学水平膨胀的方法连成文本行输出.显著性评估的引入使得该方法能够减少大量参数的设定.标准数据集上的实验结果表明,在没有额外的训练数据和少量先验信息的情况下,该方法可以获得较好的正确率和召回率.

关 键 词:自然场景文本定位  最大极值稳定区域  颜色聚类  显著性区域
收稿时间:2014-10-28
修稿时间:2015-02-27

Text detection in natural scene images
HUANG Xiaoming,GAO Chenqiang and TIAN Yangyang. Text detection in natural scene images[J]. Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications, 2015, 27(5): 700-705. DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2015.05.020
Authors:HUANG Xiaoming  GAO Chenqiang  TIAN Yangyang
Affiliation:Chongqing Key Laboratory of Signal and Information Processing,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,P.R. China,Chongqing Key Laboratory of Signal and Information Processing,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,P.R. China and Chongqing Key Laboratory of Signal and Information Processing,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,P.R. China
Abstract:
Keywords:natural scene images text detection  maximally stable extremal regions  color cluster  saliency region
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