視頻幀中的文本檢測與提取技術(shù)

    隨著(zhù)計算機和通信技術(shù)、寬帶網(wǎng)絡(luò )技術(shù)、音視頻壓縮技術(shù)以及計算機硬件技術(shù)的發(fā)展，圖像和視頻中的文本信息對索引、檢索及高層語(yǔ)義的自動(dòng)理解等具有重要價(jià)值。本文主要研究如何從視頻幀中檢測、提取與識別人工添加的文本信息。論文的主要工作如下： 首先，根據文本的特征以及目前存在視頻圖像的文本定位和提取算法，實(shí)現了一種基于邊緣檢測的文本定位方法。實(shí)現主要流程包括：對選取的視頻幀圖像進(jìn)行灰度化處理、邊緣檢測、邊緣圖像二值化及數學(xué)形態(tài)學(xué)操作，最后定位文本區域。實(shí)驗表明該方法實(shí)現簡(jiǎn)單，并且可以定位出大部分的文本區域，但當圖像或視頻幀中背景本身包含了豐富的邊緣信息時(shí)，則定位文本區域就不夠準確。 其次，對定位好的文本區域進(jìn)行提取與識別，本文應用基于閾值分割方法來(lái)提取文本。在處理簡(jiǎn)單或者單一背景色的文字圖像時(shí)，使用經(jīng)典的閾值分割算法中的最大類(lèi)間方差法(OTSU)，該方法計算簡(jiǎn)單、穩定有效。在復雜背景下提取文字時(shí)，本文使用了局部自適應的閾值化方法。經(jīng)過(guò)實(shí)驗測試，得到了很好的分割效果。 最后，對提取出的文本進(jìn)行去噪聲等處理，最大限度地去除文本的背景，為OCR識別系統提供完整清晰的二值輸入文本圖像。經(jīng)“尚書(shū)七號”文字識別軟件對文本圖像進(jìn)行識別后，結果證明文字的正確識別率能達到80％左右。

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