基于MSER的自适应学习自然场景文本检测

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 1次 | 上传用户:windamill
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自然场景下的文本检测分为提取候选区域和滤除非文本两个阶段.在候选区域提取阶段,针对最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)算法对噪声、模糊敏感,检测性能不高的问题,提出改进的MSER算法,首先通过梯度图增强图像字符边缘,然后采用MSER算法提取文本区域,最后利用多机制抑制策略进行粗过滤.在非文本滤除阶段,针对候选域中非文本区域过滤不彻底的问题,提出基于SVM的多特征自适应权值融合的非文本滤除算法,首先对标识样本库提取HOG、统一化LBP、颜色感
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