基于主动轮廓模型的文本检测方法.pdf

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1、第42卷第6期计算机科学Vo1．42No．62015年6月ComputerScienceJune2015基于主动轮廓模型的文本检测方法许肖顾磊(南京邮电大学计算机学院南京210003)摘要针对复杂背景下的文本检测问题，提出了一种基于主动轮廓模型的文本检测方法。输入的图像首先经过80一bel—laplacian锐化后再由gaussian-laplacian进行过滤。预处理完成后的图片首先通过改进的主动轮廓模型得到初始轮廓，再通过算法的反复迭代扩大或缩小轮廓线得到最终轮廓，最后通过后处理尽量排除非文本块，从而得

2、到最终文本区。区别于以往检测方法，所提方法最终不但可以框出文本行，还可以框出单个文本，有利于后续分割识别的进行。实验表明所提方法可有效检测出图像中的文本。关键词文本检测，主动轮廓模型，复杂背景，边缘检测中图法分类号TP391．41文献标识码ADOI10．11896／j．issn．1002—137X．2015．6．060TextDetectionMethodBasedOilActiveContourModelXUXiaoGULei(SchoolofComputerScience&Technology，Nanj

3、ingUniversityofPostsandTelecommunications，Nanjing210003，China)AbstrdctTodetecttextfromimageswithdifferentbackgrounds。atextdetectionmethodwithactivecontourmodelswasproposed．Beforetextdetection，thesobel-laplacianandgaussian-laplacianwereusedtosharpenedgesand

4、smoothnoise，andtheniterationalgorithmwasrepeatedtoenlargeorlessenthecontourtOgetthefinalcontour，rulingouttheun-textblockatlast．Theproposedmethodcanboxasingletexteventually，anditisadvantageoustothesubsequentsegmentationrecognition．Experimentshowsthattheprop

5、osedmethodcaneffectivelydetectthetextintheimage．KeywordsTextdetection，Activecontourmodels(ACM)，Complexbackground，Edgedetection过拉普拉斯预处理的骨架化文本检测方法，其分文本检测、连1引言通分量分类、连通分量分割，以及去除非文本4步骤进行。随着拍摄功能产品的快速发展以及价格的降低，这类数图像分割方法已经较为成熟，如文献[5]提出的signed码产品已经渗透进我们的生活。智能手机、平板电

6、脑等移动pressureforce(SPF)分割模型。本文试图将SPF模型应用于设备已经允许我们随时随地使用图片保存我们身边的文本信文本检测，不过将其直接移植到文本检测中的效果并不理想，息，这些图片通常都具有背景复杂的特点。而在方便地保存本文对其进行了改进，提出了新的检测方法。提出的方法可信息的同时，由于图像中的文本通常具有简短且重要的讯息，将文本单独框出，而不是框出整个文本区域，并且具有较好的因此x,~Kt摄到的图片中文本的检测也具有重要意义及应用价检测效果，这是现有的文本检测方法所不具备的。因此与之值。

7、前的工作相比，本文有如下两方面的贡献：1)本文提出的方法目前，国内外关于复杂背景下的文本检测方法大致可分可以框出单个字符的轮廓，与以往方法均用方框框住一行文为基于特征提取的文本检测方法以及基于机器学习的方法两本相比，更加精细直观，并且有利于后续识别等工作的展开；大类。其中基于特征提取的文本检测方法可分为基于连通2)本文比其他基于边缘或基于颜色的方法更具鲁棒性，检测域、基于边缘、基于纹理3种方法。基于机器学习的方法可分效果更好。为基于神经网络、基于统计学习、基于支持向量机3种方法。本文第2节介绍了SPF主动轮

8、廓模型的主要思想；第3文献[1]采用了边缘检测、候选文本区检测和细化检测3个步节介绍了本文提出的方法；第4节进行了实验结果的对比与骤。首先使用边缘检测获取边缘特征，然后使用聚类分析算讨论；最后总结全文。法检测到初始文本区域，最后通过以往的经验进行分析以确2SPF主动轮廓模型定最终文本区域。文献E2]提出了一种基于颜色文本检测方法，即通过检测图像的每个像素行来确认该行是否存在文本，主动轮廓提取法(ActiveCon