圖像中文本信息的檢測與提取.pdf

1、　　文字是人和人之間進行思想、感情交流的重要工具，也是人類社會獲取知識、傳播知識的一種重要載體。目前，隨著各種攝像設(shè)備的快速發(fā)展，人們可以很方便地獲得大量的文字圖像，如何從這些文本圖像中提取出其中的文字信息，具有重要的理論意義和非常廣泛的應(yīng)用。本文針對相機拍照得到的文本圖像，研究了文本圖像二值化、文本區(qū)域的檢測、單字符的分割等問題。本文的主要工作如下：
　　1.提出了一種基于小波變換的快速二值化算法，其基本思想是：先對原始圖像進

2、行小波分解，然后，對于得到的低頻圖像利用傳統(tǒng)的全局閾值法計算閾值，并利用得到的閾值對原圖進行二值化處理。實現(xiàn)了基于Harr小波變換和Otsu算法、Harr小波變換和簡單統(tǒng)計法以及Harr小波變換和簡單迭代法的快速二值化算法，并和傳統(tǒng)的全局閾值法進行了比較。實驗結(jié)果表明，本文提出的二值化算法的效果和傳統(tǒng)全局閾值法差別不大，但計算速度有明顯提高。
　　2.提出了一種基于多孔小波變換的文本檢測和二值化算法，首先，對圖像進行多孔小波變換

3、，并根據(jù)高頻分量的大小對圖像進行初步的二值化，然后，利用水平和垂直方向投影的方法檢測文本區(qū)域，最后，對于原圖在檢測得到的文本區(qū)域中利用局部 Otsu算法對二值化的效果進行改進(文本區(qū)域外均設(shè)為背景色)。實驗結(jié)果表明，采用這種方法對文本圖像進行二值化，不論是視覺上還是文字的正確識別率上均比傳統(tǒng)的各種二值化方法要好。
　　3.提出了基于多線程處理的局部閾值二值化算法。實現(xiàn)結(jié)果表明，在具有多核處理器的計算機上，這種方法可以明顯地提高二