基于新模板的算法在车牌字符分割中的应用

针对以往车牌字符分割算法在复杂情况下分割准确率低的问题,提出了一种基于新邻域模板的连通域算法的车牌字符分割算法。采用基于新模板的连通域算法粗分割字符;通过自适应阈值投影法进行字符细分割;同时使用区域合并算法保证字符的完整性。实验结果表明,该算法将连通域法与投影法有效结合,能够同时解决汉字不连通、字符粘连和边框粘连等复杂情况,该算法对车牌字符进行分割正确率达99.5%。     

一种基于连通分量的文本区域定位方法

文本区域定位对复杂背景图像中的字符识别和检索具有重要意义。已有方法取得高的定位准确率和召回率,但效率较低,难以应用于实际的系统中。文中提出一种基于连通分量过滤和K-means聚类的文本区域定位方法。该方法首先对图像进行自适应分割,对字符颜色层提取连通分量。然后提取连通分量的特征,并用Adaboost分类器过滤非字符连通分量。最后,对候选的字符连通分量根据其位置和颜色层进行K-means聚类来定位文本区域。实验结果显示该方法具有与当前方法相当的准确率和召回率,同时具有较低的计算复杂度。     

基于聚类与边缘检测的自然场景文本提取方法

为了解决复杂自然场景、光照不均匀及背景纹理丰富图像中文本的有效提取,提出一种基于K-means聚类与边缘检测结合的自然场景文本提取方法.该方法通过改进K-means聚类算法,实现文本区域的分割;然后对分割后的图像进行二值子图分解,将分解后的各子图像的连通区域进行标记与分析,得到候选的字符区域;最后利用文本区域的边缘特征对候选字符区域过滤,实现文本字符的提取.实验结果表明,该方法能有效提取出复杂背景、光照影响及背景纹理丰富图像中的文本字符区域.     

基于连通域特征的维吾尔手写文本行分割

针对维吾尔文手写体文本中行分割问题,基于连通域大小将图像中文字分为三类,提出了自适应涂抹细化算法,对主体文本行进行定位;并对第三类连通域中相邻两文本行间粘连的字符进行切割;此外,利用重心范围内的邻域搜索算法,解决了剩余笔画的文本行归附问题。实验结果表明,该方法与常见的水平投影法,分段投影法,及涂抹方法相比具有更好的分割效果。     

基于Mean-Shiff的图像文本信息提取

图像和视频中包含着丰富的文本信息,提取和识别图像文本信息非常具有实际意义.传统的图像文本信息提取方法大多基于字符的代数和几何特征.作者从另一个角度出发,将彩色字符看成彩色图像的一部分,使类似字符的景物也可以被当作字符识别出来.提出一种基于Mean-Shift算法的图像文本信息提取方法,首先利用Mean-Shift算法对图像进行分割,然后对分割得到的文本区域进行投影分析从而将每个字符分割出来,最后将字符识别.     

图像中多语种文本提取的高斯混合建模方法

建立了相邻字符区域的高斯混合模型,用于区分字符与非字符.在此基础上,提出了一种从图像中提取多语种文本的方法.首先对输入图像进行二值化,并执行形态学闭运算,使二值图像中每个字符成为一个单独的连通成分.然后根据各连通成分重心的Voronoi区域,形成连通成分之间的邻接关系;最后在贝叶斯框架下,基于相邻字符区域的高斯混合模型计算相应的伪概率,以此为判据将每个连通成分标注为字符或非字符.利用所提出的文本提取方法,进行了复杂中英文文本的提取实验,获得大于97%的准确率和大于80%的召回率,证实了方法的有效性.     

一种适用于嵌入式环境下的手写汉字分割算法

汉字分割是连续手写汉字识别的关键问题之一,现有多数汉字分割算法需要对笔划结构进行分析,由于汉字具有复杂的结构和不同的书写风格,因此往往计算量偏大.针对嵌入式系统处理能力和内存资源相对较少的特点,介绍了一种基于笔划连通域和字符投影的手写汉字分割算法,以连通域为单元实现连续汉字的分割,不用考虑连通域中所包含笔划的结构和风格,降低了计算量.     

基于连通域的汉字切分技术研究

字符切分技术已经成为汉字识别系统设计中的关键问题,对于质量较差的文本图像,用灰度图像取代传统的二值化黑白图像能够取得更好的切分效果,基于连通域的切分算法能够对灰度图像进行较好的切分,基于连通域的汉字切分算法能有效地对文本图像中汉字字符部件进行合并及对粘连字符进行分割。     

基于Mean-Shift的图像文本信息提取

图像和视频中包含着丰富的文本信息,提取和识别图像文本信息非常具有实际意义。传统的图像文本信息提取方法大多基于字符的代数和几何特征。作者从另一个角度出发,将彩色字符看成彩色图像的一部分,使类似字符的景物也可以被当作字符识别出来。提出一种基于Mean-Shift算法的图像文本信息提取方法,首先利用Mean-Shift算法对图像进行分割,然后对分割得到的文本区域进行投影分析从而将每个字符分割出来,最后将字符识别。     

基于组件合并的手写体汉字串分割

人们对孤立的手写体汉字字符的离线 识别做了大量的研究工作,而走向实用化的进展并不快.除了单字识别率不理想以外,从文本 中正确分割出单个汉字字符也是一个主要难题,因为字符的识别离不开正确分割.利用汉字的 基本结构特征,根据两个组件之间的上下、左右和包围关系,对组件进行合并形成完整的汉字 图像.对整个汉字字符串中组件的宽度和相邻组件的间距进行分析,有助于左右关系组件的合 并.实验结果表明,该方法对手写体汉字字符串具有理想的分割效果.     

基于Mean-Shift的图像文本信息提取

图像和视频中包含着丰富的文本信息,提取和识另4图像文本信息非常具有实际意义。传统的图像文本信息提取方法大多基于字符的代数和几何特征。作者从另一个角度出发,将彩色字符看成彩色图像的一部分,使类似字符的景物也可以被当作字符识别出来。文中提出一种基于Mean-Shift算法的图像文本信息提取方法,首先利用Mean-Shift算法对图像进行分割,然后对分割得到的文本区域进行投影分析从而将每个字符分割出来,最后将字符识别。     

基于Adaboost算法的场景中文文本定位

提出了一种基于Adaboost算法的场景中文文本定位的新方法。首先利用边缘特征进行文本区域的检测,即对数字图像进行边缘提取、二值化处理,然后通过连通域分析去除明显的非字符连通域,并获得候选的文本区域。对场景中文文本区域进行分析,提取了场景中文文本的4类特征,并利用这4类特征经过分类与回归决策树构造了Adaboost强分类器。将候选文本区域送入强分类器,得到正确的文本区域。实验结果表明方法不仅对场景文本图像中字体、大小和颜色多变的文本具有很好的定位效果,而且具有很高的召回率和准确率。     

基于形态学的视频文本自动检测

视频数据中的文本可提供重要的语义信息。该方法首先用形态算子提取视频帧的高频分量,再通过区域标记、连通分量分析、形态后处理等一系列步骤对视频帧进行滤波,得到视频文本检测结果,最后再对其进行二值化处理,把文本字符从复杂背景中分离出来。这种算法能快速地定位文本区域,且不受文本颜色、语种、字体大小、排列方向、文本形变的影响。实验表明,该算法对视频文本进行检测定位精度较高,分割效果良好。     

一种实用的标志牌文本提取算法

根据对自然场景图像分割后具有标志牌和背景明显分开等特点,提出了一种基于边框删除的标志牌文本提取算法,首先在二值化图像中采用基于边缘检测和投影算法对标志牌区域进行定位,然后采用边框删除算法提取标志牌文本.大量实验结果表明该方法能够准确定位并提取非规则的标志牌文本.     

基于数学形态学的集装箱箱号分割改进算法

提出了基于数学形态学和直方图投影的集装箱箱号分割改进算法。在箱号定位阶段,运用基于边缘检测和数学形态学的改进算法,能自适应确定形态学结构元素的大小,将箱号区域连通成一个区域,并能解决集装箱文字纵向排列的问题。字符分割阶段用数学形态学方法消除干扰边缘和噪声,通过投影直方图法完成行与列分割。实验表明,该算法简单可行,只需较少的集装箱先验信息,并且整箱分割正确率达到93.33%,证明了算法的有效性。     

基于连通分量特征的文本检测与分割

自然背景中的文本识别具有巨大的应用价值，但其应用却一直受到文本检测和分割技术的限制。为了更有效地进行文本检测与分割，提出了一种基于连通分量特征的自然场景中文本检测分割算法。该算法首先将原始图片通过Niblack方法分解为许多连通分量；接着，用一个级联分类器和一个SVM组成的两阶段分类模块来验证这些连通分量的文本特征。由于文本连通分量和非文本连通分量在特征上存在差异，大多数非文本会被级联分类器丢弃，而SVM则能在此结果上做进一步的验证，因此最终输出只有文本的二值图像。最后用该算法在测试数据上进行了评估实验，评估结果表明，检测精度超过90％，响应超过93％。     

一种有效的手写汉字多步分割方法

在字符识别系统中,字符的有效分割是识别的关键。针对手写汉字字间距及字内距无规则可循,字符间极易发生粘连、交错等现象,提出一种多步分割方法。该方法首先利用Viterbi算法将原字符串切分成互不连通的分割块,使非粘连汉字、交错汉字得到正确分割;对于其中宽度较大存在粘连字符的分割块,从候选分割点入手,用非线性分割路径将粘连部分分开;最后再应用A*算法找到全局最佳分割位置,使过分割的字符得到完整合并。实验结果表明,该方法对于手写汉字的分割是可行、有效的。     

车牌字符分割的算法研究与实现

为获得准确的单个车牌字符,提出了一种将连通域法和垂直投影法相结合的车牌字符分割算法。该方法首先根据车牌中每个字母或数字的连通性特点,按照一定的像素准则与相邻像素之间的连通关系扫描目标像素的相邻像素点,找出各自的连通区域;然后对车牌进行垂直投影找出汉字区域,精确地分割出单个字符。实验结果表明,该算法对车牌字符分割的准确性和处理速度都有较大提高,能满足系统实时性和准确性的要求。     

用于文本区域提取的边缘像素聚类方法

根据边缘点的位置和颜色信息采取逐步松弛的聚类方法将图像分割成像素子集,应用文本区域边缘的分布特征提取初始文本区,并进行边界扩展得到完整的文本区域;同时给出了一种文本区域二值化方法,减少了在文本颜色极性未知时的二值图像个数,可提高字符分割等后续处理的计算效率.实验结果表明,该方法对文本区域提取是有效的,提取完整率达99%.     

最小加权分割路径的古籍手写汉字多步切分方法

针对古籍古文献中部分汉字易发生粘连现象,提出一种古籍手写汉字多步分割方法.该方法继承了以往粗分割和细分割相结合的思想,首先采用投影进行粗分割,将手写汉字分为粘连字符和非粘连字符两类;然后针对粘连字符串抛弃常用的串行模式,直接采用粗分割的统计信息,设置初始分割路径,并基于最短分割路径的思想,在初始分割路径的局部邻域内基于最小权值搜索并修改分割路径,从而获得最佳的加权分割路径.实验证明该方法解决了字符分割不足和多处粘连字符的分割问题,有效的提高了分割的准确率,且算法的时间复杂度较低,算法效率较高.