复杂彩色文本图像中字符的提取

从复杂彩色文本图像中提取和识别字符已经成为一个既困难又有趣的问题。本文给出了一个具有创新性和实用性的区域生长算法用于彩色图像的分割:彩色图像游程邻接算法CRAG(color run-length adjacency graph algorithm)。我们将该算法用于彩色文本图像,首先得到图像的彩色连通域,再对这些连通域的平均颜色进行颜色聚类,可得到若干个聚类中心,然后根据不同的颜色中心将图像分为相应的彩色层面,最后通过连通域分析判断所需的文字层。该生长算法修改并扩展了传统的BAG算法,并将其运用于彩色印刷体文本图像中,充分利用了彩色图像的颜色和位置信息。实验结果表明新的方法能很好的从彩色印刷图像中提取多种常见的艺术字,并具有较高的提取速度,同时保留了文字和背景图像的原始色彩,便于将来的图像恢复。     

基于改进标记分水岭的彩色踏面图像分割

踏面图像分割是实现踏面区域与背景分离的过程,是联系图像预处理与踏面图像 缺陷检测的纽带。针对传统踏面图像分割方法处理过程中存在的图像信息缺失、区域轮廓分割 精度低和抗干扰能力差的问题,提出了一种基于改进分水岭算法的彩色踏面图像分割方法。首 先使用带色彩恢复的多尺度视网膜增强(MSRCR)调整踏面图像入射分量与反射分量及RGB 3 个颜色通道之间的比例;然后直接计算彩色图像梯度图,通过改进RGB 彩色分量融合运算完 成彩色梯度图像前景与背景的标记后进行分水岭变换得到初始分割结果;最后结合踏面轮廓方 位特点设计图像连通域提取分割算法完成踏面曲面提取。实验结果表明,本方法分割图像边缘 特性好,颜色保真,抗雾霾、光照干扰能力强,可以获得理想的车轮踏面分割结果。     

基于K-L变换和模糊集理论的彩色字符图像分割

根据彩色印刷字符图像的特点,在Lab颜色空间下提取a分量,将彩色图像转换为灰度图像。根据模糊逻辑和阈值分割方法将图像分为目标区域、背景区域以及模糊区域。用K-L变换组合邻域的区域隶属信息和灰度信息,将灰度域换成模糊域,在该模糊域上进行分割。经实践,该算法在工业环境中对复杂背景的彩色印刷图像可以得到较好的分割效果,其时间复杂度不高于传统的阈值分割算法,并且在分割的精确度上要优于传统的阈值分割算法。     

基于PCA的彩色印刷图像色彩分割算法

针对彩色图像的印刷过程中,原图像的色彩分割问题,提出了基于PCA(主成分分析)并结合其它典型彩色图像分割方法的新分割算法;该算法首先利用PCA算法把图像分解为主特征分量和残特征分量两分量图;然后采用二次分水岭算法对残特征分量图进行分割;利用K-Means算法对主特征分量图进行聚类初分割,接着对聚类初分割后的图像进行相似色彩区域融合;最后把分割后的两分量图的进行融合,得到最终的分割结果图;该算法可以应用于彩色印刷图像的色彩自动分割和彩色印刷过程的自动色彩控制中。     

基于改进的OTSU算法的视频处理

针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出利用颜色信息进行运动目标检测和分割的算法。首先采用色相和亮度两个彩色分量加强图像中的颜色差异,使用OTSU算法对图像进行阈值分割,同时结合RGB颜色空间启发式肤色聚类,确定运动目标所在的连通区域,从而完成首帧运动目标的自动检测。在后续帧的处理中,以数学形态学方法进行自适应运动区域预测,运用改进的OTSU算法,提高了分割速度。实验表明,本方法有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速运动有较强的鲁棒性。     

基于HIS空间的彩色图象分割

提出了一种基于HIS空间的彩色图象自动分割算法．在这个算法中，彩色图象首先被转化到HIS颜色空间．图像分解成彩色通道(H和S分量)和亮度通道(1分量)．我们对彩色通道采用基于J-图象的自动分割算法进行分割．对亮度通道采用水线阈值算法进行分割，然后将分割后的结果进行组合．得到最终分割结果．试验表明，这种方法计算快速简单．是一种高效的自动算法。     

基于GrabCut和HSV彩色空间的三七叶片病斑图像分割

针对三七叶部病斑图像中存在背景与病斑颜色相近和阳光照射下存在影子的情况导致对图像病斑分割精度不高、效果差的问题,提出一种基于GrabCut和HSV彩色空间模型的分割方法.通过GrabCut算法实现对复杂背景以及阳光照射下的影子与待分割三七叶片的分离.保留第一次分割结果的基础上,在HSV彩色空间下提出一种颜色距离的定义.根据定义的颜色距离,在使用颜色信息的同时结合空间信息,得到病斑的分割边界.实验表明,当色调分量因子k1和饱和度分量因子k2分别取0.1和0.05时得到的分割边缘效果较好.     

跳水运动视频中的运动目标分割

针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出一种简单有效的基于颜色特征运动目标检测及分割算法。首帧进行图像预处理,利用色相和亮度两个分量加强颜色差异,然后使用OTSU算法对图像进行阈值分割。结合RGB颜色空间启发式肤色聚类结果确定运动目标所在的连通区域,最终完成首帧运动目标的自动检测。有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速整体运动有较强的鲁棒性。     

基于笔画提取和颜色模型的视频文字分割算法

提出综合利用视频文字时空、笔画、颜色和几何特征的文字分割算法,快速准确地从复杂背景的视频图像中分割出文字。利用多帧融合进行图像增强,基于笔画宽度特征,使用笔画特征算子提取文字笔画,根据笔画图标注的文字区域建立颜色模型,提取文字颜色层,并用改进的连通域分析法去除文字颜色层中的同色背景和噪声。实验结果表明,该算法比传统算法能更好解决复杂背景的视频文字分割问题。     

基于B样条小波的彩色印刷扫描图像逆半调

彩色印刷是一种利用黄、品红、青、黑四色油墨叠印产生彩色图像的技术,逆半调是将半色调图像转换成连续调图像的过程,主要应用在电子出版和印刷图像电子化方面。选取LAB颜色空间作为逆半调处理的颜色空间,选择三阶B样条小波作为小波基,遵循小波分解、小波系数调整、小波重构的小波变换算法,对彩色印刷扫描图像进行逆半调处理,得到逆半调图像。实验结果表明,该算法避免了破坏彩色图像红、绿、蓝颜色通道的颜色相关性,对彩色印刷扫描图像的重建和印刷加网图像的恢复具有一定的理论意义和应用价值。     

朝汉混排古籍的文字切分方法

为解决朝鲜语古籍数字化中朝汉文种混排字符切分困难的问题,提出一种朝鲜语古籍图像的文字切分算法。针对古籍列与列之间存在不连续间隔线、倾斜或者粘连等问题,提出一种基于连通域投影的列切分方法。利用连通域的删除、合并、拆分等操作对文字进行切分。使用一种多步切分法完成了具有文字大小不一,横向、纵向混合排版特点图像的字符切分工作。对于粘连字,采用改进的滴水算法进行有效切分。实验结果表明所提出的算法能够很好地完成朝、汉文种混排,文字大小不一,排版情况复杂的朝鲜语古籍图像的文字切分工作。该算法的列切分准确率为97.69%,字切分准确率为87.79%。     

Layout extraction of mixed mode documents

Proper processing and efficient representation of the digitized images of printed documents require the separation of the various information types: text, graphics, and image elements. For most applications it is sufficient to separate text and nontext, because text contains the most information. This paper describes the implementation and performance of a robust algorithm for text extraction and segmentation that is completely independent of text orientation and can deal with text in various font styles and sizes. Text objects can be nested in nontext areas, and inverse printing can also be analyzed. It should be mentioned that the classification is based only on rough image features, and individual characters are not recognized. The three main processing steps of the system are the generation of connected components, neighborhood analysis, and generation of text lines and blocks. As output, connected components are classified as text or nontext. Text components are grouped as characters, words, lines, and blocks. Nontext objects are accumulated as a separate nontext block.     

改进字体自适应神经网络的图像字符编辑方法

在当今国际化的社会,作为国际通用语言的英文字符及中文环境下的拼音字符出现在众多公共场合。当这些字符出现在图像中时,尤其在风格复杂的图像中时,难以直接对其进行编辑修改。针对上述问题,提出了一种改进文字生成网络（FANnet）的图像字符编辑方法。首先,利用基于直方图对比度（HC）的显著性检测算法改进自适应字符检测（CAD）模型,准确提取出用户所选择的图像字符;接着,根据FANnet,生成与源字符字体几乎一致的目标字符的二值图;然后,通过所提出的局部颜色分布（CDL）迁移模型,迁移源字符颜色至目标字符;最后,生成与源字符字体结构和颜色变化均高度一致的目标可编辑修改字符,从而达到字符编辑目的。实验结果表明,在MSRA-TD500、COCO-Text和ICDAR数据集上,所提方法的结构相似性（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）和归一化均方根误差（NRMSE）平均值分别为0.776 5、18.321 1 dB和0.435 8,相较于基于字体自适应神经网络的场景文本编辑器（STEFANN）算法分别提高了18.59%、14.02%和降低了2.97%,相较于多模态小样本字体迁移模型MC-GAN算法（输入1个字符时）分别提高了30.24%、23.92%和降低了4.68%;而且针对字体结构和颜色渐变分布比较复杂的实际场景图像字符,所提方法的编辑效果也较好。该方法可以应用于图像重利用、图像字符计算机自动纠错和图像文本信息重存储。     

古代汉字文献切分研究

针对古代汉字文档的特点,提出了适合于古文档的列切分方法和字切分方法。提出的列切分方法直接对文档的笔画投影进行分析,采用一种基于分层投影过滤和变长间隙阈值的递归切分算法。该算法在列间隔较小、列与格线存在粘连、文档具有一定程度的倾斜的情况下,也能准确地抽取出列,尤其对短列的切分达到了较好的效果。提出的字切分方法分为两步,进行粗切分确定大致的切分位置,采用基于连通域分析与粘连点判断的方法做进一步的细切分。该算法对具有较多粘连和重叠汉字的列,也能较好地切分出完整的单字。实验结果表明,提出的方法用于古代汉字文档切分能够获得较好的效果。     

图像中多语种文本提取的高斯混合建模方法

建立了相邻字符区域的高斯混合模型,用于区分字符与非字符.在此基础上,提出了一种从图像中提取多语种文本的方法.首先对输入图像进行二值化,并执行形态学闭运算,使二值图像中每个字符成为一个单独的连通成分.然后根据各连通成分重心的Voronoi区域,形成连通成分之间的邻接关系;最后在贝叶斯框架下,基于相邻字符区域的高斯混合模型计算相应的伪概率,以此为判据将每个连通成分标注为字符或非字符.利用所提出的文本提取方法,进行了复杂中英文文本的提取实验,获得大于97%的准确率和大于80%的召回率,证实了方法的有效性.     

一种视频中字符的集成型切分与识别算法

视频文本行图像识别的技术难点主要来源于两个方面: 1)粘连字符的切分与识别问题; 2)复杂背景中字符的切分与识别问题. 为了能够同时切分和识别这两种情况中的字符, 提出了一种集成型的字符切分与识别算法. 该集成型算法首先对文本行图像二值化, 基于二值化的文本行图像的水平投影估计文本行高度. 其次根据字符笔划粘连的程度, 基于图像分析或字符识别对二值图像中的宽连通域进行切分. 然后基于字符识别组合连通域得到候选识别结果, 最后根据候选识别结果构造词图, 基于语言模型从词图中选出字符识别结果. 实验表明该集成型算法大大降低了粘连字符及复杂背景中字符的识别错误率.     

基于图形学的文本数字水印算法

本文通过研究图形学中图与图之间的关系以及人们对汉字认知习惯的特点,将汉字拆分为多个汉字组件。将每个汉字组件看作一个图形单位,对照图与图之间的关系,将这些汉字组件进行重新的组合,从而使同一个汉字具备了多个字形。通过使用不同的字形,将水印信息嵌入到文本当中。实验证明,在水印的不可感知性、鲁邦性等方面均获得了很好的效果。     

一种基于词片识别的字符分割算法

在字符识别领域,对粘连字符的识别是一个被广泛关注的技术难点,而且粘连字符的分割更是产生识别错误的主要原因之一.为了快速准确地进行字符分割,在总结已有方法的特点及不足的基础上,针对电子阅读笔系统的工作特点和实时性要求,提出并实现了一种面向电子阅读笔系统的基于词片识别的分割算法.该方法由于通过对字母组合的识别,降低了传统的基于孤立字符识别方法对于字符切分的要求,而且以中心生长法和改进的峰谷函数为切分工具来进行字符分割,简单实用,因而其在减少因粘连字符切分错误引起的识别错误的同时,不仅降低了运算复杂度,而且适合在阅读笔等嵌入式设备上应用.实验证明,该算法不仅效率高,而且实现简单,还能够降低分割错误带来的识别错误.