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文檔簡介
1、隨著計算機科學(xué)、人工智能以及多媒體技術(shù)等學(xué)科的發(fā)展,以及各類具有攝像功能的移動電子設(shè)備逐漸普及,使得越來越多的信息載體以圖像形式存在。圖像中的文本識別對于基于內(nèi)容的圖像檢索具有重要意義,這些文字信息成為了理解圖像內(nèi)容的重要線索。而自然場景中存在著大量的文字信息,這些信息的獲取有利于場景內(nèi)容的描述與理解。
本文主要針對自然場景中文字識別的相關(guān)技術(shù)進行研究,總結(jié)了國內(nèi)外在文字定位和提取技術(shù)以及文字識別方面的研究成果,重點探討識別過
2、程中各個步驟的實現(xiàn)過程,并對現(xiàn)有的一些算法進行改進,并最終實現(xiàn)了自然場景中的文字提取以及識別。
本文主要的研究工作有:
(1)利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對圖像進行預(yù)處理,并改進了基于直方圖均衡化的圖像增強算法以及基于直方圖分析和OTSU二值化算法;
(2)基于匹配小波的概念,提出了一種結(jié)合小波和馬爾科夫模型的文本定位方法;
(3)融合圖像處理,改進了Google的字符識別工具Tesseract的識別率。
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