期刊文章详细信息
基于笔画宽度特征和剪枝算法的自然场景标签检测
Label detection based on stroke width feature and pruning algorithm in natural scene images
文献类型:期刊文章
LI Xinming;LI Junfang;LI Dahua;GAO Qiang;YU Xiao(School of Electrical&Electronic Engineering,Tianjin Key Laboratory far Control Theory&Applications in Complicated Systems,Tianjin University of Technology,Tianjin 300384,China)
机构地区:[1]天津理工大学电气电子工程学院天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室
基 金:国家自然科学基金(No.61502340);天津市教委科研计划项目(2018KJ133);天津市高校“中青年骨干创新人才培养计划”(No.20160524)
年 份:2020
卷 号:41
期 号:1
起止页码:65-70
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对自然场景标签图像背景复杂、目标区域形式多样、色调单一、空间集中等问题,提出了一种基于笔画宽度特征和剪枝算法的自然场景标签检测方法。根据图像的特点,首先利用阈值法和启发式规则,初步筛选出字符候选区;然后通过设计的笔画宽度特征提取算法,获得每一个候选区的文本相似度,融合基于惩罚函数的剪枝算法实现背景区域的滤除,得到进一步分割后的标签检测区域;使用形态学处理和区域面积的细分割后,最终生成目标检测图像。多组对比实验检测结果表明,本文算法具有良好的目标检测效果和优异的普适性。
关 键 词:标签检测 笔画宽度特征 剪枝算法 惩罚函数
分 类 号:TN911.4]
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