一种快速文本图像倾斜校正方法

为解决复杂拍摄背景下采集到的文本图像难以快速、准确地进行倾斜校正的问题,提出一种新的倾斜文本图像校正方法。该方法通过对选定图像的投影窗口的水平投影统计分析计算,自适应地筛选出只含有文字的文本特征子区。在特征子区内部,通过采用连通域横向搜索法定位文字行并拟合直线计算出文本线的倾斜角度,从而得到文本图像的倾斜角度,最后利用改进的快速旋转变换算法进行倾斜校正。实验结果表明,该倾斜校正方法不受成像背景、复杂版面的影响,具有速度快、精度高、适应性强的优点,可广泛应用于对速度和效率有更高要求的移动终端平台上。

基于区域搜索与矩特征分类的文本精确定位

提出一种基于特定颜色分布区域搜索的文本定位方法,利用文字通常呈现为单一的颜色被不同的背景颜色包围的特点,以单一的颜色作为依据,搜索被包围的文本候选区域;然后,在区域合并与分离算法的基础上,利用不变矩特征和支持向量机(SVM)分类器实现候选区域的进一步筛选。与一般基于形状和纹理的方法相比,由于采用了文字颜色的空间分布特征,避开了文本与其他元素的形状和纹理特征交错问题,保证了算法适应性。基于精确区域搜索的不变矩特征提取,降低了分类器的训练难度,使分类器能很好地适应背景和文字尺寸变化以及部分遮挡等复杂情形。实验表明,该方法具有较好的复杂环境适应性和非常高的准确性。