基于多特征检测与支持向量回归的图像文本提取算法

• 作者: 杨俊 赵林
• 来源期刊: 光学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 文本提取 支持向量回归 多特征检测 局部阈值 文本边界 图像边缘
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 信息光学与图像处理
• 页码范围: 609-616
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文

摘要

为解决复杂背景中难以有效提取场景文本的问题,提出了一种基于多特征检测与支持向量回归的图像文本提取方案.为有效区分文本与非文本边缘,基于图像边缘,提取场景中三个文本特征.将得到的三个文本特征进行多尺度融合,利用文本融合特征检测候选文本边界,有助于检测不同大小的文本,提高对不同类型的图像退化的鲁棒性.对于每个检测到的候选文本边界,根据邻域窗口中的像素来估计每个像素的局部阈值,利用局部阈值自适应分割提取候选字符.引入支持向量回归模型对文本像素与图像背景精确分离,消除非文本边界,提取真实字符和单词.实验表明:与当前文章提取技术相比,所提方法具有更好的鲁棒性,能适用各种变化的复杂场景文本提取,具有更优的Precision-Recall曲线与F测量值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨俊		22	49	4.0	6.0
2	赵林		12	12	2.0	3.0