文本作为信息传递的载体,有助于人们对场景语义的理解。而随着移动互联网的发展和人们需求的变化,文本的检测和识别也逐渐从传统的文档文本转向自然场景图像文本。自然场景图像文本的检测与识别可以广泛地应用在实时翻译、票据识别、智能驾驶等多个领域。然而,自然场景图像通常存在背景复杂、文本形态弯曲、模糊等问题,使得文本检测与识别的难度增加。针对以上问题,本文从以下几个方面展开研究:（1）在文本检测方面,本文提出了一种基于可微分二值化的文本检测算法。该方法对可微分二值化网络（Differentiable Binarization Network,DBNet）的主干网络进行改进,使用Res Ne Xt与特征金字塔网络结合作为主干网络,增加了跨通道间的特征融合。利用可变卷积来扩大感受野,可微分二值化函数来自适应阈值,精准定位文本区域,实现对弯曲文本、倾斜文本的准确检测。为了验证本文提出的文本检测算法的有效性和优越性,在弯曲文本、多方向文本、多语言文本等公开数据集上与多个文本检测算法进行对比。研究结果表明,本文提出的文本检测算法从准确率、召回率以及平均得分三个指标上,均取有所提高。（2）在文本识别方面,本文提出一种基于矫正网络的文本识别算法,在ASTER（Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification）的基础上加入对偶回归模块。首先,使用对偶回归模块,将原本低分辨模糊的图像进行超分辨率重构;其次,将得到的高分辨率图像传入矫正模块,将弯曲文本矫正成水平形式;最后,利用带有注意力机制的识别模块对矫正图像进行文本信息识别。为了验证本文提出的文本识别算法的有效性,在弯曲文本、含模糊文本等公开数据集上,与多个文本识别算法进行对比。实验结果表明,本文提出的文本识别算法在弯曲文本以及模糊文本数据集中准确率都有所提升。（3）为了实现对弯曲图像进行文本检测和文本识别,本文利用基于可微分二值化的文本检测和基于矫正网络的文本识别算法开发并实现了自然场景图像弯曲文本的检测和识别系统。综上所述,本文围绕自然场景图像弯曲文本检测与识别进行研究,提出了一种文本检测算法和一种识别算法,并构建了可行的弯曲文本检测与识别系统。