基于视觉显著性与边缘密集度的文本区域定位!.pdfVIP

第35卷摇 第3期 吉林 大学学报 ( 息科 学版) Vol.35摇 No.3 2017年5月 Journal ofJilinUniversity (Information ScienceEdition) May2017 文章编号:1671鄄5896(2017)03鄄0319鄄05 基于视觉显著性与边缘密集度的文本区域定位 张摇 鹏,崔荣一 (延边大学 计算机科学与技术学科智能信息处理研究室,吉林 延吉 130002) 摘要:为解决传统算法对文本区域检测查准率较低的问题,从自然场景文本特性出发,提出了一种基于视觉显 著性与边缘密集度的鲁棒性文本定位方法。 首先利用谱残差理论提取图像的显著性区域,然后在提取的显著 性区域中寻找边缘密集度大的区域,以此构建候选连通域,利用少量的先验信息滤除其中的非文本区域。 在标 准数据集上的实验结果表明,与单纯利用边缘特征进行文本区域检测的方法相比,该方法可获得70%的综合 检测率。 关键词:文本检测;视觉显著性;谱残差;边缘密集度 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A Text Localization Algorithm Based on Visual Saliency and Edge Density ZHANG Peng,CUI Rongyi (Intelligent Information Processing Laboratory,Department of Computer Science Technology,Yanbian University,Yanji 130002,China) Abstract:In order to solve the problem of low precision in traditional text localization algorithm,a robust text localization method based on visual saliency and edge density is proposed from the perspective of natural scene text properties. Firstly,spectral residual theory is used to extract the saliency region of the image,then search for the regions of large edge density in the saliency regions and construct candidate connected regions,using a small amount of prior information to filter out non text area.The experimental results on the standard data set show that this method can obtain 70% comprehensive detection rate compared to the method of text region detection using edge feature. Key words:text detection;visual saliency;spectral residual;edge density 0摇 引摇 言 伴随数码设备的普及和互联网技术的高度发展,数字图像成为保存生活点滴的绝佳载体。 其中包含 了大量的自然场景图像。 自然场景图像中往往包含了很多重要的文字信息,如广告牌中的文字、道路指 示牌上的街道名字和产品包装上的商品信息等,这些文字能传达有关场景的重要信息,是理解图像内容 [1] 的关键线索 。 因此, 自然场景图像中的文字自动检测和识别技术在诸多领域有着广阔的应用前景。 其 难点在于场景以及场景内文字的多样性和复杂性。 当前文本检测方法主要有基于边缘特征的方法、 基于连通域的方法和基于纹理特征的方法等。 文献[2]首先利用边缘检测获取候选文本区