复杂背景下文本检测研究

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。     

结合显著性检测和中心分割算法的文本检测方法

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。     

基于主动轮廓模型的文本检测方法

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so-bel-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.     

ZrN改性层对TA18钛合金摩擦磨损性能的影响

目的 提高钛合金的耐磨性能,拓宽其应用范围.方法 采用双辉等离子渗金属技术在TA18(Ti-3Al-2.5V)钛合金表面制备ZrN改性层.采用GIXRD、SEM、EDS等分析改性层的相结构、微观形貌以及成分分布.采用粗糙度测试仪和纳米压痕仪测定改性层的表面粗糙度、纳米硬度和弹性模量.采用球-盘磨损试验机探究TA18基体和ZrN改性层在不同载荷下的摩擦学性能.结果 改性层表面组织致密均匀,呈现出"岛状"特点,无明显孔洞、裂纹等缺陷,粗糙度略微增加,物相组成为ZrN、ZrO2、TiN0.3三相共存,具有明显的ZrN(111)择优取向.改性层总厚度约为10μm,包含3μm的ZrN层、4μm的Zr沉积层以及3μm的Zr扩散层.纳米硬度和弹性模量分别为21.03 GPa和258 GPa,相比于基体,分别提高了4.34倍和0.87倍.结论 TA18基体在3种不同的载荷下磨损严重,磨痕表面存在大量的犁沟,并伴有明显的粘着特征,其磨损机理为典型的磨粒磨损和粘着磨损.ZrN改性层在低载荷下(330 g)发生轻微的磨粒磨损,中载(530 g)及高载(730 g)下磨痕区域出现了明显O元素聚集现象和少量的粘着特征,其磨损机理主要为氧化磨损和粘着磨损,不同载荷下ZrN改性层磨损区域均无明显剥落.