自然场景文字分割与识别技术探索

"自然场景下的文字分割及识别研究 - 葛巧瑞硕士论文 - 西安电子科技大学 - 通信与信息系统 - 卢朝阳指导" 自然场景中的文字信息提取是计算机视觉和人工智能领域的重要课题，它涉及到图像处理、模式识别和机器学习等多个技术领域。在文本分析中，文字分割和识别是两个关键步骤，它们对于理解和检索场景图像至关重要。 1. **文字分割**： 文本分割是将自然场景图像中的文字区域从复杂的背景中分离出来，形成单个字符或单词的独立图像。葛巧瑞的研究中，针对低对比度和光照不均匀的问题，提出了一种改进的Bradley算法，该算法通过增强文字边缘特征来适应场景图像的特性。此外，他还提出了一种结合颜色和文字特征的分割方法，这种方法能更有效地处理复杂背景，通过比较和分析实验结果，提高了文字分割的准确性。 2. **文字识别**： 文字识别则是将分割出的文字图像转换为可读的文本。葛巧瑞尝试了两种不同的识别方法。第一种方法采用了粗分类和细分类相结合的策略，先用侧轮廓特征进行初步分类，再利用方向线素特征进行精细化识别。这种分步策略有助于减少误识率并提高识别效率。第二种方法基于Gabor变换，通过提取图像的纹理特征，利用余弦向量夹角距离作为分类器进行识别。通过调整滤波器参数、分类器和网格划分方法，他展示了这种方法在识别性能上的优越性。 3. **Gabor变换**： Gabor变换是一种在图像处理中广泛使用的工具，它能够有效提取图像的局部特征，特别是在纹理分析和字符识别中表现突出。在葛巧瑞的研究中，Gabor变换被用来提取文字的特征，这对于文字识别的准确性和鲁棒性有显著提升。 4. **应用场景**： 自然场景文字的分割和识别技术可以应用于多种场景，如智能交通中的车牌识别、广告牌信息提取、监控视频中的文字检测、以及自动文档分析等。这些应用有助于提升自动化系统的信息获取能力和智能化水平。 葛巧瑞的硕士论文深入探讨了自然场景文字分割和识别的挑战与解决方案，为相关领域的研究提供了有价值的参考和实践基础。通过改进的算法和实验验证，他的工作展示了在复杂环境下的文字处理能力，对于推动文档分析与识别技术的发展具有重要意义。