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摘要:
针对复杂背景下汉字匹配准确率较低的问题,提出一种改进的SURF算法。该算法利用灰度分级的字符分割方法,先进行灰度分割增强图像的对比度,采用灰度分级树将图像中的所有像素处理为树的模式进行计算,根据灰度分级确定主节点,根据主节点的级别所对应的灰度值对图像进行分割。同时,根据汉字结构的特殊性,取消了SURF算法的旋转不变性。实验结果表明,与未使用改进的SURF算法相比,对图像质量较差的文本图像,改进的SURF算法能有效地提高其匹配的准确率。
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文献信息
篇名 改进SURF算法在图像汉字识别中的应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 复杂背景 汉字匹配 快速鲁棒特征(SURF)算法 灰度分级 字符分割
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 156-160
页数 5页 分类号 TP391
字数 4853字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1407-0466
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孟伟 北京林业大学信息学院 11 194 5.0 11.0
2 钟娜 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
复杂背景
汉字匹配
快速鲁棒特征(SURF)算法
灰度分级
字符分割
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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