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文檔簡(jiǎn)介
1、本文主要針對(duì)視頻中的文本定位、文本跟蹤和文本分割算法進(jìn)行了深入研究。通過(guò)對(duì)經(jīng)典算法的綜合歸類(lèi),分析其優(yōu)點(diǎn)和不足,提出了一種基于小波模極大值和兩階段分類(lèi)驗(yàn)證的算法來(lái)檢測(cè)和定位文本的方法;為了提高跟蹤的性能,提出了基于穩(wěn)健模板匹配準(zhǔn)則的文本跟蹤技術(shù),并且引入了多分辨率匹配算法來(lái)加速匹配誤差的計(jì)算;針對(duì)當(dāng)今視頻中文本區(qū)域分辨率比較低的特點(diǎn),提出了一種基于亞像素的文本分割技術(shù)來(lái)提高定位跟蹤后得到的文本圖像的精度,配合改進(jìn)的Niblack算法進(jìn)行
2、閉值分割,進(jìn)而利用連通區(qū)域分析濾除噪聲,提高了文本的分割性能。 論文內(nèi)容共分為五章,各章節(jié)內(nèi)容安排如下: (1)第一章簡(jiǎn)要介紹了視頻文本提取技術(shù)的研究?jī)r(jià)值,從一般意義上分析視頻文本提取系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu),通過(guò)對(duì)以前學(xué)者研究理論和相關(guān)算法的思考,總結(jié)分析其研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì),并介紹本文的研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排。 (2)第二章提出了一種基于小波模極大值和兩階段分類(lèi)驗(yàn)證的策略來(lái)提取視頻中文本區(qū)域,兩階段分類(lèi)驗(yàn)證包括一個(gè)級(jí)聯(lián)分類(lèi)
3、器和一個(gè)一類(lèi)支持向量機(jī)分類(lèi)器。只有被級(jí)聯(lián)分類(lèi)器和I-SVM都接受的文本區(qū)域才會(huì)被認(rèn)為是真正的文本區(qū)域,經(jīng)過(guò)綜合驗(yàn)證后得到最終的文本區(qū)域。 (3)第三章提出了一種基于穩(wěn)健匹配準(zhǔn)則的視頻文本跟蹤算法,提出了運(yùn)動(dòng)向量分解的思想來(lái)預(yù)估搜索窗口的中心位置,為了提高跟蹤的處理速度,引入了多分辨率算法來(lái)加速匹配誤差的計(jì)算。 (4)第四章針對(duì)現(xiàn)有的視頻中文本區(qū)域分辨率比較低的特點(diǎn),提出了基于亞像素的文本分割算法,配合使用改進(jìn)的Nibla
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