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视频文字提取技术研究与应用  
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【作者】 李方翔;
【导师】 雷航; 杨健;
【学位授予单位】 电子科技大学;
【学科专业名称】 软件工程
【学位年度】 2010
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 电子科技大学
【网络出版投稿时间】 2011-04-19
【关键词】 文字定位; 字符图像二值化; 字符切分; 字符识别; 集成型字符切分与识别;
【英文关键词】 Text localization; text image binarization; character segmentation; character recognition; integrated segmentation and recognition;
【中文摘要】 视频文字直接承载了高层语义信息,因此,如果能够有效地提取视频中的文字信息,对高速增长的视频内容的高效检索、理解和复用将具有重要的作用。传统的OCR技术不能完全解决视频中的文字信息提取问题,特别是复杂背景中的文字。因此,需要从理论和技术上提供有效的解决方案。 视频文字信息抽取的技术难点主要来源于5个方面:(1)复杂背景中的文字定位以及退化文字的定位问题;(2)种类繁多的字符图像二值化问题;(3)复杂背景中的字符切分问题;(4)粘连字符的切分问题;(5)退化字符的识别问题。 本文围绕着视频文字信息抽取这一领域,针对其中的若干问题展开了研究工作。本文的主要工作包括: 1.为解决各种类型的字符图像二值化问题,提出了一种多二值图像融合的字符图像二值化算法。算法首先从不同的角度提取图像的信息,得到不同的二值图像,然后把这些二值图像融合,得到最终的二值图像。对比其他字符图像二值化算法,该多二值图像融合的算法能大大地提高字符识别系统的性能。 2.为解决字符的切分问题,分析了字符图像的特点及字符切分的难点,提出了一种基于启发和识别的字符切分算法。算法能同时对粘连字符及复杂背景中的字符进行较准确的...
【英文摘要】 Text in videos is one powerful source of high-level semantics. If the text could be detected, segmented, and recognized automatically, they would be a valuable source of high-level semantics for indexing and retrieving the explosively increasing digital videos. The traditional character extraction methods were specially developed for the scanned images and they cannot effectively extract the text in videos, especially the text with complex backgrounds. Therefore, it is necessary to develop new methods. Ther...
【更新日期】 2011-06-29

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