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基于聚类与边缘检测的自然场景文本提取方法
被引量:
4
1
作者
常莹
何东健
李宗儒
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第18期4040-4043,共4页
为了解决复杂自然场景、光照不均匀及背景纹理丰富图像中文本的有效提取,提出一种基于K-means聚类与边缘检测结合的自然场景文本提取方法。该方法通过改进K-means聚类算法,实现文本区域的分割;然后对分割后的图像进行二值子图分解,将分...
为了解决复杂自然场景、光照不均匀及背景纹理丰富图像中文本的有效提取,提出一种基于K-means聚类与边缘检测结合的自然场景文本提取方法。该方法通过改进K-means聚类算法,实现文本区域的分割;然后对分割后的图像进行二值子图分解,将分解后的各子图像的连通区域进行标记与分析,得到候选的字符区域;最后利用文本区域的边缘特征对候选字符区域过滤,实现文本字符的提取。实验结果表明,该方法能有效提取出复杂背景、光照影响及背景纹理丰富图像中的文本字符区域。
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关键词
自然场景
文本提取
聚类
连通区域标记与分析
边缘检测
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题名
基于聚类与边缘检测的自然场景文本提取方法
被引量:
4
1
作者
常莹
何东健
李宗儒
机构
西北农林科技大学信息工程学院
西北农林科技大学机械与电子工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第18期4040-4043,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60975007)
文摘
为了解决复杂自然场景、光照不均匀及背景纹理丰富图像中文本的有效提取,提出一种基于K-means聚类与边缘检测结合的自然场景文本提取方法。该方法通过改进K-means聚类算法,实现文本区域的分割;然后对分割后的图像进行二值子图分解,将分解后的各子图像的连通区域进行标记与分析,得到候选的字符区域;最后利用文本区域的边缘特征对候选字符区域过滤,实现文本字符的提取。实验结果表明,该方法能有效提取出复杂背景、光照影响及背景纹理丰富图像中的文本字符区域。
关键词
自然场景
文本提取
聚类
连通区域标记与分析
边缘检测
Keywords
natural scene
text extraction
clustering
connected region labeling and analysis
edge detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于聚类与边缘检测的自然场景文本提取方法
常莹
何东健
李宗儒
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010
4
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