圖像中無(wú)約束文本的定位與分割研究.pdf

1、靜態(tài)圖像和動(dòng)態(tài)視頻（幀）中的文本識(shí)別，分兩個(gè)階段進(jìn)行:首先對(duì)圖像中的文本進(jìn)行檢測(cè)與提取，從輸入的原始圖像中分割出文本區(qū)域，即文本檢測(cè);然后對(duì)檢測(cè)出的文本區(qū)域進(jìn)行識(shí)別，從輸入的文本區(qū)域圖像識(shí)別出相應(yīng)的文本結(jié)果，即文本識(shí)別。其中文本檢測(cè)和定位主要用來(lái)確定圖像中文本的位置，并找出這些文本的邊界框，是整個(gè)流程中最為關(guān)鍵的一步。文本分割盡可能去除文本周?chē)谋尘?，便于隨后的文本識(shí)別。計(jì)算機(jī)視覺(jué)要實(shí)現(xiàn)圖像的處理、分析和理解，文本檢測(cè)和定位是必不可少的

2、基礎(chǔ)步驟和關(guān)鍵階段，這是本文研究的意義所在。
　　文獻(xiàn)研究顯示，自然場(chǎng)景圖像中的文本識(shí)別，難以直接套用傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)（有約束）圖像中的文本識(shí)別算法，因?yàn)樽匀粓?chǎng)景圖像中文本字與字之間存在著尺寸大小不同、方向不同、字體不同、模糊程度不同、光照度不同、被障礙物遮掩程度不同等差異;另外實(shí)時(shí)性要求相對(duì)較高。任何文本皆由筆劃組成，而筆劃?rùn)z測(cè)的關(guān)鍵在于檢測(cè)筆劃上的角點(diǎn)。角點(diǎn)檢測(cè)常用算法SURF、AGAST、BRISK、FAST、SIFT、ORB中，F(xiàn)

3、AST(Features from Accel cratedSegment Test)算法雖不具尺度不變性，但具有一定程度旋轉(zhuǎn)不變性和仿射不變性，更為重要的是速度明顯較快，較適合于實(shí)時(shí)應(yīng)用，故本文基于FAST算法和筆劃寬度轉(zhuǎn)換算法，提出了一種改進(jìn)FAST檢測(cè)算法(iFAST-improved FAST)——一種快速文本角點(diǎn)檢測(cè)算法，用于定位和分割圖像中含有無(wú)約束文本的區(qū)域。
　　iFAST檢測(cè)算法，首先檢測(cè)圖中筆劃的角點(diǎn)，然后根據(jù)

4、角點(diǎn)屬性提取成文本片段，接著使用多尺度自適金字塔模型訓(xùn)練級(jí)聯(lián)分類(lèi)器以去除多余的非文本區(qū)域。該算法能快速、魯棒、精確地檢測(cè)與分割出圖像中大小不同文本區(qū)域。還采用基于文本方向投票的有效文本聚類(lèi)算法，將檢測(cè)到區(qū)域聚集到文本行，以允許后續(xù)階段（例如OCR模塊）處理。
　　利用文本識(shí)別領(lǐng)域常用的ICDAR2013和MSRA-TD500兩個(gè)數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集和測(cè)試集，并與其它算法做了性能對(duì)比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)本文提出的iFAST可以在多樣性文本和多方向