1(北方工业大学信息学院 北京 100144);2(中国科学院信息工程研究所 北京 100093) (zehan_xiao@163.com)
出版日期: 2019-07-01基金资助:国家重点研发计划项目(2017YFB0802300);国家自然科学基金项目(61802005);北京市自然科学基金项目(4184085)Chinese Text Extraction Method of Natural Scene Images Based on City Monitoring
Xiao Ke1, Dai Shun1, He Yunhua1, Sun Limin21(School of Information Science and Technology, North China University of Technology, Beijing 100144);2(Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100093)
Online: 2019-07-01摘要/Abstract
摘要： 智慧城市的首要任务是城市场景监控及其信息分析,场景图像中文本信息的识别是一种直观且高效的场景信息分析手段,但目前场景图像的中文文本提取由于图像光照和模糊、中文字符结构复杂等因素,未能达到很好的效果.为解决这一问题,提出一种边缘增强的最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions, MSER)检测方法,可在光照和模糊影响的条件下提取MSER,通过几何特征约束条件高效地过滤明显的非MSER,得到高质量的候选MSER.之后使用提出的中心聚合方法对分割成多个MSER的候选中文文本域进行中文的聚合,使得候选区域成为单个候选的中文文本分量,再对这些分量进行分析,并运用机器学习选出正确的中文文本.实验结果表明:该算法能够更有效地提取出自然场景图像中的中文文本.
参考文献
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