视频图像文字提取技术：检测与分割算法研究

"视频图像中的文字提取技术研究" 视频图像中的文字提取技术是计算机视觉和模式识别领域的一个重要课题，尤其对于构建基于内容的多媒体检索系统至关重要。这项技术旨在从视频中提取并识别出文本信息，以增强图像理解、视频内容分析以及图像和视频的检索功能。传统的光学字符识别（OCR）技术在处理高清晰度、单一背景的二值图像时表现出色，但在应对视频中的文字时，由于其低分辨率、复杂的背景环境、文字形状各异等问题，效果往往不尽如人意。 针对这些挑战，本研究由上海交通大学的彭媛在其硕士论文中提出了一系列创新算法，专注于文字区域检测、文字恢复和文字分割三个核心环节。在文字检测阶段，论文介绍了一种基于线条分类的算法。该算法首先应用Canny算子提取图像边缘，接着依据文字边缘线条的特点，筛选出字符边缘，并利用文字线条区域的相似性设定综合阈值，以确定文字区域。这种方法巧妙地结合了文字的结构特征和线条特征，提高了查全率，减少了误报，并能准确识别出排列不规则和变形的文字，同时对光照和阴影变化具有较好的鲁棒性。 在文字分割环节，论文提出了融合多种处理技术的二值化算法。首先，通过文字恢复步骤处理因投影形变导致的扭曲文字，消除这一形变对识别的影响。然后，结合局部二值化、文字极性判断和连通分量分析等手段，有效去除文字区域内的背景干扰，显著提升了文字区域的二值化质量。这种方法对于复杂背景、受光照和阴影影响以及投影形变的文字有较强的识别能力。 为了验证算法的性能，研究者选取了四种不同类型的视频关键帧，并建立了一个包含各种类型文字的实验数据集。实验结果显示，所提出的算法在文字检测和识别方面表现出高效率和准确性，能够有效处理各种类型的文字。 总结而言，这篇论文深入研究了视频图像中的文字提取技术，提出了一系列创新的检测和分割策略，克服了传统OCR技术在处理视频文本时的局限性，为视频内容理解和多媒体检索提供了一种强大的工具。关键词包括：文字检测、文字分割、文字识别、线条分类和视频检索。