【摘 要】
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针对复杂场景的视频,在传统的梯度检测算法基础上融入多尺度技术,提出一种由粗到细的两阶段视频字符文本检测新算法.首先,利用加权平均梯度能量特征和运动能量特征对采样帧粗
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61072122）, 湖南省自然科学基金重点资助项目（11JJ2053）, 计算机信息处理技术江苏省重点实验室开放课题（KJS0921）, 湖南大学2011年度中央高校基本科研业务费（重大项目培育计划基金）
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针对复杂场景的视频,在传统的梯度检测算法基础上融入多尺度技术,提出一种由粗到细的两阶段视频字符文本检测新算法.首先,利用加权平均梯度能量特征和运动能量特征对采样帧粗检测,形成候选文本区;然后,通过连通域分析,过滤部分虚检的候选文本区,再利用梯度方向的统计特征进行验证,得到精确的检测结果.仿真结果表明,本方法在处理复杂背景视频图片时具有较好的鲁棒性.
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