文本圖像處理算法研究.pdf

1、文本圖像處理一直是圖像處理的熱門(mén)分支，在圖像檢索、圖像分析、智能交通、票據(jù)和證件的自動(dòng)處理中都有著廣泛的應(yīng)用。它包括圖像濾波、圖像的幾何校正、文本定位、傾斜校正、字符切分、二值化及字符識(shí)別等，而其中又以文字定位和傾斜校正最為重要，已經(jīng)產(chǎn)生很多算法。本文在已有算法的基礎(chǔ)上，提出了四種新的文本定位算法和文本圖像的傾斜檢測(cè)算法。 首先，本文提出了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的簡(jiǎn)單背景下的文本分割算法。它分為兩個(gè)處理階段：圖像的粗分割階段和后處理階段

2、。粗分割階段通過(guò)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作定位出文字備選區(qū)域，其中包含了部分圖片區(qū)域。在后處理階段再次通過(guò)形態(tài)學(xué)操作精確定位文字，去除殘余圖片區(qū)域。實(shí)驗(yàn)表明，該算法能夠精確分割多種版面排列的文本圖像。 對(duì)于復(fù)雜背景下的文本圖像，僅僅通過(guò)形態(tài)學(xué)無(wú)法準(zhǔn)確定位文本。本文提出了基于小波變換和形態(tài)學(xué)的復(fù)雜背景下的文本定位算法。經(jīng)過(guò)小波變換，只含有背景的區(qū)域的小波系數(shù)明顯小于含有文字的區(qū)域的小波系數(shù)。根據(jù)這個(gè)明顯的差異，經(jīng)過(guò)二值化、形態(tài)學(xué)限制即可精確定

3、位復(fù)雜背景下的文字。 在分析了多種已有的傾斜檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，本文提出了基于小波變換和投影分析的傾斜檢測(cè)算法。通過(guò)小波變換，減小圖片等非文字區(qū)域等對(duì)算法的影響，使得該算法相對(duì)于傳統(tǒng)的投影算法檢測(cè)精度大為提高。同時(shí)，經(jīng)過(guò)小波變換，處理的圖像數(shù)據(jù)急劇減少，大大提高了算法的檢測(cè)速度。 提出了基于粒子群優(yōu)化算法的文本圖像的傾斜檢測(cè)算法。利用粒子群優(yōu)化算法的全局搜索能力，在較大空間里搜索使適應(yīng)值最大的變量值，即作為待檢測(cè)圖像的傾斜