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应用MSER和局部二值化的网络图片文本定位 被引量：2
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作者 刘美华 傅彩明 +1 位作者 梁开健 周细凤 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期660-668,共9页
网络图片中的文本向用户提供了重要的语义信息,定位与识别网络图片中的文本能辅助网页内容的管理与搜索。本文提出了一种基于最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)和局部二值化的网络图片文本定位方法。首先,使用M... 网络图片中的文本向用户提供了重要的语义信息,定位与识别网络图片中的文本能辅助网页内容的管理与搜索。本文提出了一种基于最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)和局部二值化的网络图片文本定位方法。首先,使用MSER方法提取网络图片多个图像通道中的连通域,并采用局部二值化方法精简连通域,保证较高的文字检测率,同时减少连通域的数量。然后,通过提取连通域的底层特征,校验连通域。最后,使用连通域构造文本行,分析文本行与相关连通域的特征,查找丢失的文字,得到完整的文本行,并通过后处理得到文本定位结果。本文方法能获得与传统MSER方法相当的文字检测率为92.76%,而平均每幅图像产生连通域的数量大幅减少为232。在文本定位标准数据集ICDAR2013数据集上,采用最新文本定位评价准则,本文获得文本召回率、准确率和F综合指标分别为82.28%、89.35%和85.67%;采用传统文本定位评价准则,本文获得文本召回率、准确率和F综合指标分别为87.05%、89.42%和88.22%。实验结果表明了基于MSER和局部二值化的文本定位方法的有效性。 展开更多
关键词 网络图片文本定位 最大稳定极值区域 局部二值化 校验连通域 构造文本行
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