基于圖像的文字提取算法的研究與設(shè)計.pdf

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

2、方便。然而文字風(fēng)格各異，大小不同，如何設(shè)計一種文字提取算法確保對大部分文字都能準(zhǔn)確的識別就顯得尤為重要。典型的文字提取算法有邊緣檢測法，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理法，角點檢測法，紋理檢測法等等。其中邊緣法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法對文字字體，大小不敏感，對大部分文字提取都有效。
　　 本文從基于邊緣檢測和形態(tài)學(xué)相結(jié)合的算法思路入手，針對文字提取的思想進行了深入的研究，并提出了有效的改進算法，切實解決了一些原有算法無法解決的問題，得到了一些研究成果，主要

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