基于颜色聚类和多帧融合的视频文字识别方法

提出一种基于颜色聚类和多帧融合的视频文字识别方法,首先,在视频文字检测模块,综合考虑了文字区域的两个显著特征:一致的颜色和密集的边缘,利用近邻传播聚类算法,根据图像中边缘颜色的复杂程度,自适应地把彩色边缘分解到若干边缘子图中去,使得在各个子图中检测文字区域更为准确.其次,在视频文字增强模块,基于文字笔画强度图过滤掉模糊的文字区域,并综合平均融合和最小值融合的优点,对在不同视频帧中检测到的、包含相同内容的文字区域进行融合,能够得到背景更为平滑、笔画更为清晰的文字区域图像.最后,在视频文字提取模块,通过自适应地选取具有较高文字对比度的颜色分量进行二值化,能够取得比现有方法更好的二值化结果;另一方面,基于图像中背景与文字的颜色差异,利用颜色聚类的方法去除噪声,能够有效地提高文字识别率.实验结果表明,该方法能够比现有方法取得更好的文字识别结果.

一种改进的视频标题检测与提取方法

视频中的文字信息为视频语义的理解提供了重要信息,该文提出一种改进的视频标题文字检测方法,该方法不仅能检测视频中文字出现位置,而且能检测到标题文字出现的时间边界.对数小时的视频标题检测实验表明,该方法是有效的,总有效率可达到80%左右.

数字视频中标题文字的检测与提取

视频中的文字信息为视频语义的理解提供了重要的信息,本文提出一种改进的视频标题文字检测方法,该方法不仅能检测视频中文字出现位置,而且能检测到标题文字出现的时间边界。对数小时的视频标题检测实验表明,该方法是有效的,总有效性可达到80%左右。

伪静态环境凝固惯性系快速对准算法（英文）

惯性导航系统在开始工作时需要进行初始对准从而确定初始姿态。提出了一种与经典的对准算法如陀螺罗经或卡尔曼滤波技术不同的凝固惯性系快速(IF3)对准算法。可在任意初始误差条件下进行对准,且能适应高频扰动环境。将姿态矩阵分解成地球自转、惯性速率和对准矩阵三个部分。对准矩阵依靠两组分别处于不同惯性系里的观测向量确定。通过采用前置平滑滤波、层叠采样和二重积分技术,对准精度显著改善。在载车发动机怠速运行和人员上下车扰动条件下,60 s 对准误差优于 1 mil (1s ),180 s 对准误差优于 0.6 mil(1s ),300 s 对准误差优于 0.4 mil(1s )。实验结果证明了 IF3 对准算法的快速性、准确性和鲁棒性。