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彩色图像和视频中的文本提取算法研究  
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【作者】 赵永志;
【导师】 彭国华;
【学位授予单位】 西北工业大学;
【学科专业名称】 计算数学
【学位年度】 2007
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 西北工业大学
【网络出版投稿时间】 2007-05-23
【关键词】 图形文本; 角点检测; 数学形态学; 候选文本区域; 阈值; 字符识别;
【英文关键词】 graphic text; corner detection; mathematic morphology; candidate text region; threshold; character recognition;
【中文摘要】 文本是图像和视频中重要的内容信息,对检索和浏览有十分重要的意义。文本可以作为视频片断的内容标识和索引,例如在新闻视频中出现的新闻摘要,可以作为该段新闻内容的描述,用于新闻视频资料的检索;文字可以作为视频内容重要程度的判断依据,例如出现醒目文字的帧,可以抽取出来作为对应的视频片断的代表帧。如果这些文字能自动地被检测、分割、识别出来,则对图像高层语义的自动理解、索引和检索是非常有价值的。 图像和视频中的文字提取属于信息智能化处理的前沿课题,是当前计算机视觉领域中的研究热点。目前已有许多图像和视频帧文字区域的定位和提取算法,有基于边缘特征的、基于纹理特征的、基于区域的和基于学习的方法等,但是还面临着不少的困难:视频图像的分辨率低,图像质量差,文本的背景复杂;字符的尺寸、位置、颜色和光照变化较大。 本文针对图形文本的角点信息较为丰富的特点,给出了一种基于角点检测和形态学的文本定位方法。通常情况下,彩色图像和视频中的文本,在颜色或亮度方面与背景有着显著的强度对比,因此文本区域将会包含丰富的角点信息。因此对于图形文本,可根据图像的角点信息来确定候选文本区域。首先...
【英文摘要】 Text detection and recognition in images and videos can help a lot in video content analysis and understanding, since text can provide concise and direct description of the stories presented in the videos. In digital news videos, the superimposed captions usually present the involved person's name and the summary of the news event. Hence, the recognized text can become a part of index in a video retrieval system. Text extraction in images and videos is a key issue in intelligent information proce...
【更新日期】 2007-06-05

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