许肖
- 作品数：4 被引量：3H指数：1
- 供职机构：南京邮电大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于主动轮廓模型的文本检测方法被引量：1
- 2015年
- 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sobel-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。
- 许肖顾磊
- 关键词：文本检测主动轮廓模型边缘检测
- 复杂背景下的文本定位技术应用研究
- 图像中的文本对于整个图像的语义理解、图像检索等应用具有非常重要的作用，在诸如Internet环境下的图像检索、交通管理中的车牌识别等应用中也具有广阔的发展空间。要获取图像中的文本就需要利用文本定位方法。可以说文本定位是这...
- 许肖
- 关键词：文本定位特征提取图像处理
- 结合显著性检测和中心分割算法的文本检测方法被引量：1
- 2016年
- 针对复杂背景下的文本检测问题,提出了显著性检测与中心分割算法相结合的文本检测技术。对于输入的图像,首先分别使用前景与背景作为标准的显著性检测方法,背景检测时将图像的四边分别作为基准,前景检测时将背景检测中得到的非背景区域作为基准,最终可得到较准确的备选文本区。然后使用中心分割算法,得到精确的边缘图。由于显著性图备选区域准确边缘细节缺失,而边缘图边缘精确但无法得出备选文本区,因此将两者进行融合处理,得到最终文本区域。实验表明,所提出的方法有较好的检测效果。
- 许肖顾磊
- 关键词：文本检测显著性检测
- 复杂背景下文本检测研究被引量：1
- 2015年
- 在复杂背景下,图像中的文本对于整个图像的语义理解、图像检索、图像识别等应用具有非常重要的作用,有广阔的发展空间,而要获取图像中的文本就需要利用文本检测方法。在搜集整理当前文本检测研究成果的基础上,对文本检测基本方法进行了分类和探讨。分别从基于特征提取、基于机器学习以及基于这两者相结合方法这三个方面对文本检测方法进行详细的阐述;接下来介绍了两种较通用的文本检测结果的评价方法。此外还通过实例分析了各种检测方法的优点和不足,在此基础上,为文本检测的进一步发展提供了建议。
- 许肖顾磊
- 关键词：文本检测特征提取
