基于光照不均的场景文本提取算法

◆李佳琪 杨硕

基于光照不均的场景文本提取算法

◆李佳琪 杨硕

（沈阳化工大学计算机科学与技术学院 辽宁 110142）

场景文本检测与识别对于自然场景的理解、图像中物体信息的获取以及自动驾驶与导航等研究有非常重要的作用。其中文本字符提取属于场景文本检测与识别的一个分支。在自然场景中，针对当前场景文本图像的不均匀照明等问题，提出一种基于边缘检测和改进的全局自适应文本提取模型结合的文本检测提取方法。首先，对输入的图像先做灰度处理和边缘检测，然后，将文本边缘图像进行二值化和形态学处理，获得候选的字符区域，最后，将其输入到改进的全局自适应文本提取模型中进行分类筛选，从而实现文本字符的检测提取。实验结果表明，该方法具有较好的场景文本字符区域提取能力。

二值化；边缘检测；全局自适应文本提取模型；字符提取

随着信息技术发展、人们工作生活的日常需要，使得自然场景图像的获取和传输变得越来越便捷。其中文字作为自然场景图像中的一个重要兴趣点[1]，往往蕴含着场景的关键潜在信息，当前许多应用程序中都有用到从场景图像中检测文本，例如身份证号码识别、名片信息识别、票据信息识别、车牌号识别、视频字幕检测识别[2]，也可以进一步应用于场景理解、商品推荐、自动导航与驾驶等。其中，场景文本的检测成功率越高，越能降低场景文本识别的复杂度[2]。自然场景图像背景复杂，使用简单的技术分离背景与字符比较困难；……