一种改进的字符图像分割方法

针对文本图像中字符图像分割问题,该文介绍了一种基于局部阈值分割的LLT算法,给出了相应的数学模型,然后进一步分析了算法的关键参数设置,并给出了相应的改进方法。实验结果证明,该文方法不仅可以有效的降低背景噪声的影响,还对具有不同字符宽度的文本图像分割具有很强的适应性。     

一种基于形态运算的快速文字分割算法

本文针对复杂背景图像中文字与背景区域的形态特征,提出了一种基于形态运算和区域生长的快速文字分割算法MOSA,同时将之与LLT分割算法进行了比较。实验结果表明,该算法能较快和较准确地定位复杂背景图像中的文字区域,并且相对于LLT算法,该算法在速度与分割效果方面都有所提高。     

基于Mean-Shiff的图像文本信息提取

图像和视频中包含着丰富的文本信息,提取和识别图像文本信息非常具有实际意义.传统的图像文本信息提取方法大多基于字符的代数和几何特征.作者从另一个角度出发,将彩色字符看成彩色图像的一部分,使类似字符的景物也可以被当作字符识别出来.提出一种基于Mean-Shift算法的图像文本信息提取方法,首先利用Mean-Shift算法对图像进行分割,然后对分割得到的文本区域进行投影分析从而将每个字符分割出来,最后将字符识别.     

投影和模板匹配相结合分割车牌字符

提出了一种解决断裂、粘连、污损和部分遮挡车牌字符的分割算法.结合字符牌照的特征,对校正后的车牌图像进行投影,处理断裂和粘连的字符,实现字符初次分割.在初次分割的基础上,设计匹配模板对初次分割下来的车牌图像进行模板匹配,寻求误差最小的模板对字符重新分割.实验结果表明,该方法自适应性强,有很强的鲁棒性,可以获得最优的分割效果.     

基于改进FCM聚类算法的维吾尔文字图像分割

研究维吾尔文字图像分割问题,针对传统的FCM聚类算法对维吾尔文字符图像分割时相邻域的信息未能考虑,故容易造成其对维吾尔文字符图像分割时的缺陷和干扰问题,为解决上述问题,提出了一种改进型FCM聚类算法的维吾尔文字符图像分割的方法。首先通过多尺度图像锥建立了其聚类算法,减少维吾尔文字符图像分割时的数据大小,进而一步降低了维吾尔文字符图像分割本身的计算量,然后通过空间信息的引入,使干扰噪声信息被屏蔽,从而提高维吾尔文字图像聚类分割的抗干扰能力。仿真结果表明,算法更容易提高维吾尔文字图像分割效果,准确分割出维吾尔文字区域,提高了识别精度,优于一般的FCM聚类算法。     

基于小波变换和反馈的车牌字符分割

提出一种基于小波变换和反馈的车牌字符分割算法.首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割.第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈.在字符识别反馈中,对字符区域图像的垂直投影进行小波变换,利用其低频系数重构垂直投影;最后根据纹理特征进行字...     

模板匹配法和垂直投影法相结合的一种新的车牌字符分割方法

在深入研究了大部分常用的车牌字符分割算法的前提下,根据车牌区域图像的特征,文章提出了一种综合了模板匹配法和垂直投影分割法的车牌字符分割算法(模板匹配-垂直投影分割法),该算法经过大量实验证明了其在准确率方面的优越性.     

基于Mean-Shift的图像文本信息提取

图像和视频中包含着丰富的文本信息,提取和识别图像文本信息非常具有实际意义。传统的图像文本信息提取方法大多基于字符的代数和几何特征。作者从另一个角度出发,将彩色字符看成彩色图像的一部分,使类似字符的景物也可以被当作字符识别出来。提出一种基于Mean-Shift算法的图像文本信息提取方法,首先利用Mean-Shift算法对图像进行分割,然后对分割得到的文本区域进行投影分析从而将每个字符分割出来,最后将字符识别。     

退化车牌字符的两级分割算法研究

为了准确进行车牌字符分割,提高车牌字符识别的准确率,提出了一种改进的车牌字符分割算法.对定位出来的车牌进行有效预处理,通过两级字符分割算法对车牌进行单字符分割.第一级字符分割是结合连通域分析法和垂直投影进行字符粗分割,第二级字符分割是基于车牌字符的先验知识通过多次判断进行车牌字符精分割.实验结果表明,该算法对受到光照不均、污迹、字符粘连和断裂、质量退化等严重影响的车牌字符能进行很好的分割.     

基于Mean-Shift的图像文本信息提取

图像和视频中包含着丰富的文本信息,提取和识另4图像文本信息非常具有实际意义。传统的图像文本信息提取方法大多基于字符的代数和几何特征。作者从另一个角度出发,将彩色字符看成彩色图像的一部分,使类似字符的景物也可以被当作字符识别出来。文中提出一种基于Mean-Shift算法的图像文本信息提取方法,首先利用Mean-Shift算法对图像进行分割,然后对分割得到的文本区域进行投影分析从而将每个字符分割出来,最后将字符识别。