基于圖像的文字提取算法的研究與設(shè)計(jì).pdf

1、隨著多媒體技術(shù)，信息技術(shù)日新月異的發(fā)展，越來(lái)越多的信息通過(guò)圖像進(jìn)行傳輸。圖像中的文字作為傳達(dá)語(yǔ)義的重要載體，包含了非常豐富的內(nèi)容。在這些技術(shù)高速滲透國(guó)人政治與經(jīng)濟(jì)生活的時(shí)代，它們不但給人們帶來(lái)了極大的方便，同時(shí)也對(duì)信息安全，信息管理帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。因此面對(duì)海量的圖像，如何高效率的對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行提取成為人們必須解決的問(wèn)題。
　　 文字提取技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)把圖像中的文字提取出來(lái)，從而可以自動(dòng)對(duì)圖像中的內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)記，為信息監(jiān)管帶來(lái)極大的

2、方便。然而文字風(fēng)格各異，大小不同，如何設(shè)計(jì)一種文字提取算法確保對(duì)大部分文字都能準(zhǔn)確的識(shí)別就顯得尤為重要。典型的文字提取算法有邊緣檢測(cè)法，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理法，角點(diǎn)檢測(cè)法，紋理檢測(cè)法等等。其中邊緣法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法對(duì)文字字體，大小不敏感，對(duì)大部分文字提取都有效。
　　 本文從基于邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)相結(jié)合的算法思路入手，針對(duì)文字提取的思想進(jìn)行了深入的研究，并提出了有效的改進(jìn)算法，切實(shí)解決了一些原有算法無(wú)法解決的問(wèn)題，得到了一些研究成果，主要

3、工作如下：
　　 1基于邊緣檢測(cè)，形態(tài)學(xué)和顏色定位方法對(duì)簡(jiǎn)單字符的提取算法進(jìn)行了研究。以車牌號(hào)碼為例對(duì)簡(jiǎn)單字符提取思想進(jìn)行了驗(yàn)證，利用增加的顏色定位算法進(jìn)行了改進(jìn)，文字提取效果的準(zhǔn)確度和完整度得到提升。
　　 2對(duì)復(fù)雜背景下的文字進(jìn)行了提取研究，提出了具有自適應(yīng)閾值選取功能的邊緣提取算法，增強(qiáng)了算法的魯棒性，還提出了基于等價(jià)像素點(diǎn)形成的最大外接矩形連通域算法，克服了基于區(qū)域膨脹生長(zhǎng)的連通域算法的不精確性和對(duì)不同大小尺度文