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分支，在圖像檢索、圖像分析、智能交通、票據和證件的自動處理中都有著廣泛的應用。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、二值化及字符識別等，而其中又以文字定位和傾斜校正最為重要，已經產生很多算法。本文在已有算法的基礎上，提出了四種新的文本定位算法和文本圖像的傾斜檢測算法。 首先，本文提出了基于數學形態(tài)學的簡單背景下的文本分割算法。它分為兩個處理階段：圖像的粗分割階段和后處理階段

2、。粗分割階段通過數學形態(tài)學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形態(tài)學操作精確定位文字，去除殘余圖片區(qū)域。實驗表明，該算法能夠精確分割多種版面排列的文本圖像。 對于復雜背景下的文本圖像，僅僅通過形態(tài)學無法準確定位文本。本文提出了基于小波變換和形態(tài)學的復雜背景下的文本定位算法。經過小波變換，只含有背景的區(qū)域的小波系數明顯小于含有文字的區(qū)域的小波系數。根據這個明顯的差異，經過二值化、形態(tài)學限制即可精確定

3、位復雜背景下的文字。 在分析了多種已有的傾斜檢測算法的基礎上，本文提出了基于小波變換和投影分析的傾斜檢測算法。通過小波變換，減小圖片等非文字區(qū)域等對算法的影響，使得該算法相對于傳統(tǒng)的投影算法檢測精度大為提高。同時，經過小波變換，處理的圖像數據急劇減少，大大提高了算法的檢測速度。 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值最大的變量值，即作為待檢測圖像的傾斜