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联合边缘增强的MSER自然场景文本检测
被引量：
3
1
作者
田清越
高志荣
+1 位作者
熊承义
陈少波
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第11期2604-2609,共6页
针对图像模糊及低对比度造成最大极值稳定区域(MSER)文本检测性能下降的问题,提出一种新的结合边缘增强的M SER文本检测方法.通过采用加权引导滤波与HOG特征结合进行边缘增强,以更好突出图像边缘增强文本信息,并结合采用Quick shift文...
针对图像模糊及低对比度造成最大极值稳定区域(MSER)文本检测性能下降的问题,提出一种新的结合边缘增强的M SER文本检测方法.通过采用加权引导滤波与HOG特征结合进行边缘增强,以更好突出图像边缘增强文本信息,并结合采用Quick shift文本颜色聚类技术,有效提升了M SER文本检测的召回率;基于文本与非文本的笔画宽度差异,采用文本骨架的拓扑特征减少连通区域标记的冗余,有效提升了MSER文本检测的准确率.基于ICDAR2003数据库的实验结果验证了本文方法的有效性.
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关键词
文本
检测
最大稳定极值区域
边缘增强
文本骨架
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职称材料
题名
联合边缘增强的MSER自然场景文本检测
被引量：
3
1
作者
田清越
高志荣
熊承义
陈少波
机构
中南民族大学电子信息工程学院
中南民族大学计算机科学学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第11期2604-2609,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61471400)资助
中南民族大学校基金项目(YCZW15118)资助
文摘
针对图像模糊及低对比度造成最大极值稳定区域(MSER)文本检测性能下降的问题,提出一种新的结合边缘增强的M SER文本检测方法.通过采用加权引导滤波与HOG特征结合进行边缘增强,以更好突出图像边缘增强文本信息,并结合采用Quick shift文本颜色聚类技术,有效提升了M SER文本检测的召回率;基于文本与非文本的笔画宽度差异,采用文本骨架的拓扑特征减少连通区域标记的冗余,有效提升了MSER文本检测的准确率.基于ICDAR2003数据库的实验结果验证了本文方法的有效性.
关键词
文本
检测
最大稳定极值区域
边缘增强
文本骨架
Keywords
text detection
maximally stable extremal regions
edge enhancement
text skeleton
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合边缘增强的MSER自然场景文本检测
田清越
高志荣
熊承义
陈少波
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017
3
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