面向彩色图像和视频的文本提取新方法

随着基于内容检索技术的发展，人们逐渐意识到包含在彩色图像和视频中的文本具有重要的语义作用，并需要采用有效的方法来提取这些文本，文中提出一个全面作用在RGB颜色空间3个分量上的彩色图像边缘检测新算子和一种利用空间频率特征，结合彩色边缘检测与基于区域图像分割方法的彩色图像和视频文本提取新算法。实验表明在彩色图像和视频的文本提取中，文中算子形成的二值边缘图像的文本区域轮廓清晰完整，有利于下一步文本区域与背景的剥离，该算法具有较高的广西区域提取准确率和较好的对于文本字符在尺寸和颜色方面的适应性。     

快速和准确的单色视频文本提取方法

针对大多数视频文本边缘丰富且颜色单一、水平排列的特点,通过基于dcriche边缘的方法迅速确定视频图像中可能包含文本的区域,使用基于颜色的方法从中提取精确的二值文本图像.实验结果表明,该文本提取方法适用于背景复杂的视频图像,且与单纯基于颜色的算法相比,在速度和提取效果方面更具优越性.     

视频和图像文本提取方法综述

文本提取在视频和图像中具有重要的应用价值。近年来,大数据时代带来了海量信息检索的迫切需求,大量视频和图像中文本的提取方法涌现出来。回顾了视频和图像中文本提取的算法,从文本提取流程出发,将其分为文本区域检测定位和文本分割两大步骤。在每个步骤中,分析并比较了现有算法的使用范围及相对优缺点,讨论了图像公用数据库,列举了近些年来图像中文本提取的重要应用,指出了当前研究中存在的问题,展望了视频和场景图像文本提取方法的发展趋势。     

基于视音频特征和文本信息的新闻视频自动场景分割

提出了一种基于视音频特征和文本信息的新的场景自动分割技术.其基本思想是先探测新闻视频的镜头边界,再用文本检测方法识别主题字幕帧以得到分割信息.用短时能量和短时平均零交叉率参数探测静音分片.将视音频特征和文本信息相结合以实现自动场景分割.实验使用135 400帧的测试数据达到了85.8%的准确率和97 5%的重现率.实验结果表明此方法是有效的、稳健的.     

场景文本提取方法的应用

场景图像中的文本提供了重要的语义信息,它是图像内容的重要来源。针对当前的求解算法普遍存在提取文本精确度不高等缺点,本文提出了一种有效的文本提取方法。首先对原始图片进行模糊化处理,然后进行Laplacian边缘提取和二值化,再形态学变化,最后进行连通域分析,实现了场景文本的提取。     

基于自适应阈值的视频文本检测方法

视频和图像中的文本通常在基于内容的视频数据库检索、网络视频搜索,图像分割和图像修复等中起到重要作用,为了提高文本检测的效率,给出了一种基于多种特征自适应阈值的视频文本检测方法.方法是在Michael算法的基础上,利用文本边缘的强度,密度,水平竖直边缘比3个特征计算自适应局部阈值,用阈值能较好去除非文本区域,提取文本边缘,检测并定位文本,减少了Michael算法单一特征阈值的不利影响.在文本定位阶段引入了合并机制.减少了不完整区域的出现.实验结果表明有较高的精度和召回率,可用于视频搜索、图像分割和图像修复等.     

边缘算子在视频对象提取中的应用

提出了一种基于边缘检测算子的视频对象提取算法,用于在视频会议、新闻等视频序列的关键帧编码中提取视频对象的区域,为随后的运动估计和检测提供参考对象．首先分析了两种常用的边缘检测算子：Marr算子和Canny算子,并分别对视频关键帧进行边缘检测;然后从边缘图像中扫描出对象区域,生成掩码图像;最后与原始图像进行与操作得到对象．实验表明：采用Canny算子能够提高关键帧中视频对象提取的正确性,为整个视频序列中的对象提取提供了较优的参考帧。     

基于边缘信息和LH的视频文本自动检测

视频数据中的文本能提供重要的语义信息。针对视频中的文本检测问题,提出了用基于边缘信息和LH的方法检测视频帧文本所在的位置,方法简单,能快速地定位文本区域,且不受文本颜色、语种、文本字体大小的限制。检测和分割效果良好。     

基于聚类与边缘检测的自然场景文本提取方法

为了解决复杂自然场景、光照不均匀及背景纹理丰富图像中文本的有效提取,提出一种基于K-means聚类与边缘检测结合的自然场景文本提取方法.该方法通过改进K-means聚类算法,实现文本区域的分割;然后对分割后的图像进行二值子图分解,将分解后的各子图像的连通区域进行标记与分析,得到候选的字符区域;最后利用文本区域的边缘特征对候选字符区域过滤,实现文本字符的提取.实验结果表明,该方法能有效提取出复杂背景、光照影响及背景纹理丰富图像中的文本字符区域.     

表格文本图像中文字的提取算法

提出了一种从含有表格的文本图像的页面中提取文字的算法。该算法通过模板扫描形成包围图像前景像素的矩形框。从而提取出前景像素，进而组合矩形框形成模式链。利用模式的最大黑游程、长、宽三个统计特征实现对模式的分类。实验结果表明，该算法不仅对普通的表格有效，而且还可以从倾斜的表格及流程图中成功地提取出文字。本算法只适用于二值图像。     

视频字幕的自动检测与去除

由于视频中固化的字幕影响了不同语种间视频的交流和处理,为此提出了一种基于CEMA算法和纹理修复技术的自动检测与去除视频内字幕的方法。首先,运用CEMA算法检测出视频中的字幕,然后,结合纹理修复技术,将检测出来的字幕从原图中去除,同时,恢复原图中被字幕所遮挡的背景区域。实验结果表明,该方法能较好地检测和去除视频图像内的字幕。     

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。     

视频中的文字探测

视频中出现的文字往往包含大量的信息 ,是视频分析的重要语义线索 ,探测并识别出来的文字可以为基于内容的视频检索提供索引 .本文简要介绍了目前现有的一些文字探测的方法 ,结合视频中出现的文字的特点 ,提出了一种较为高效的视频文字探测方法 ,该方法在一般图像质量的条件下对中、英文文字都有较好的探测效果 .文章给出了实验结果并对相关问题进行了讨论     

视频中的字幕提取

提出一种综合运用文字边缘特征、颜色信息以及视频时空特性的字幕提取方法。通过边缘检测获取字幕位置进而得到文字颜色,采用全局混合高斯模型对颜色建模,建模完成后直接利用模型从视频文字变化帧中提取文字颜色层。在判断字幕是否变化时,提出了“与”掩码图的方法。实验结果表明,对于复杂背景下包含1~2种颜色字幕颜色的视频,该方法具有良好的提取效果。     

数字视频中字幕检测及提取的研究和实现

首先进行文字事件检测，然后进行边缘检测、阈值计算和边缘尺寸限制，最后依据文字像素密度范围进一步滤去非文字区域的视频字幕．提出的叠加水平和垂直方向边缘的方法，加强了检测到的文字的边缘；对边缘进行尺寸限制过滤掉了不符合文字尺寸的边缘；进一步，提出像素密度α的概念，并指出文字区域的像素密度α应在某一阈值范围之内(αmin≤α≤αmax)．通过像素密度α滤去了非文字区域，应用投影法最终确定视频字幕所在区域．以上方法的结合保证了提出的算法的正确率和鲁棒性．选用不同类型的视频素材对文中算法进行实验，并与其他方法进行比较，得出文中算法具有较高的正确率和较快的计算速度．     

基于点模式匹配的视频文字跟踪和笔画提取

给出一种在复杂背景下的视频文字跟踪和文字笔画提取方法。用基于Harris角点特征的点模式匹配法跟踪视频序列中静止和运动的文字,以确定文字序列的时间属性,比较了采用图像整体像素匹配和点模式匹配的跟踪精度。用基于多帧融合思想的前景/背景识别算法提取视频文字笔画并作OCR识别。实验结果显示,点模式匹配的跟踪算法比图像整体像素匹配的算法跟踪精度更高,在图像背景复杂、变化快的情况下,基于多帧融合的文字笔画提取方法优于传统的二值化方法。     

复杂背景下文本提取的彩色边缘检测算子设计

分析了当前彩色边缘检测方法的现状与复杂背景下文本提取的社会需求,提出一个新的彩色图像边缘检测算子--ColorRoberts,该算子全面作用于三维RGB彩色空间.实验证明,在文本区域提取的彩色图像边缘检测中,ColorRoberts具有传统算子所无法比拟的优势,检测出的文本区域完整、清晰,字符形状边缘保持较好,文本区域与背景易于进一步剥离.     

一种视频字幕检测定位新方法

简要介绍了现有视频字幕的检测提取方法及独立成分分析的基本理论和算法,探讨了独立成分分析在视频图像序列处理方面的应用,提出了一种基于独立成分分析的新的视频字幕检测提取方法。仿真实验结果表明,在图像背景复杂、图像分辨率低以及字幕字体、大小、颜色多变这些传统检测提取方法或多或少都存在困难的条件下,该方法都具有良好的视频字幕检测提取能力。     

一种新的彩色图象文字提取算法

文字信息在描述图象内容时起着重要的作用,因此文字提取及识别是基于内容视频检索的关键技术。提出了一个从彩色图象背景中提取文字的快速而有效的算法。由于文本字符串的对比度较高,首先用一个改进的sobel算子将彩色图象变换为二值的边缘图象,再对该边缘图象进行涂抹处理,然后基于候选文本区的特征从不同复杂度的彩色图象中提取文本信息,最后将提取出的文本输入到文字识别(OCR)引擎,识别结果证明了此方法的有效性。