结合WTLBP特征和SVM的复杂场景文本定位方法

针对自然环境中文字结构差异性大,文字和非文字难以有效区分而造成定位虚警率较高的问题,提出利用小波变换(WT)和多尺度LBP算子相结合的方法(WTLBP)提取文字特征,并将其用于对候选文字区域的分类确认,以降低文本定位虚警率.算法首先利用文字笔画边缘实现快速的文本区域检测,获得候选的文字区域;然后,提取候选文字区域的WTLBP纹理特征,结合支持向量机(SVM)分类器对候选文字区域进行分类确认.实验结果表明,WTLBP文字特征具有较高的区分度,能够有效区分文字和非文字区域,将其用于对候选区域的分类确认可大大降低复杂场景中文本定位虚警率.