序列图像中维吾尔文字区域检测：基于Harris角点和基线特征的算法

本文主要探讨了在序列图像中有效检测维吾尔文字区域的问题，提出了一个结合Harris角点和基线特征的创新方法。该方法的步骤如下： 首先，针对输入的彩色图像，进行关键步骤的灰度化处理，这一步骤有助于减少颜色对后续特征提取的影响，使得算法更加通用，适用于不同光照和色彩条件下的图像。 接着，运用Harris角点检测算法来寻找图像中的关键点，这是一种局部特征检测技术，用于检测图像中稳定的兴趣点，如边缘、角落等。通过计算图像局部区域的梯度矩阵，Harris角点检测器可以评估每个像素点周围局部区域的角点强度，从而确定可能的文字区域。 在确定了角点位置之后，作者进一步利用角点分布来推测文字的基线方向。基线是文本行的方向，对于文字区域的定位至关重要。通过分析角点在图像中的分布模式，可以推测出文字行的走向，这有助于缩小搜索范围，提高检测效率。 然后，作者采用形态学膨胀操作对基线位置上的角点进行增强。形态学膨胀是一种常用的图像处理技术，通过添加像素邻域来增大目标区域的边界，确保包含更多的文字区域。这样，即使文字部分有一定程度的变形或噪声干扰，也能有效地定位到整体的文字区域。 在大规模的序列图像实验中，作者展示了这一方法的实际应用效果，并将其与同类算法进行了对比分析。实验结果表明，该方法在保持较高检测精度的同时，具有更好的鲁棒性和适应性，尤其是在处理序列图像中的动态文本时，其性能优越。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种结合Harris角点检测和基线特征的维吾尔图像文字区域检测方法，有效地解决了序列图像中文字定位的问题。通过实验验证，该方法在性能上超越了现有的同类算法，为维吾尔文字的自动化识别提供了新的技术手段。此外，它还为其他多语言文字区域检测提供了启示，特别是在处理自然场景中复杂背景和变形文字的场景下。