视频文本的自动提取方法

提出一种基于彩色边缘检测和游程平滑的视频文本提取方法，首先用彩色边缘检测算子检测出图像中的边缘。然后用多次水平和垂直的游程平滑操作使得文字边缘形成连通区域，并去掉部分孤立的噪声，再通过对连通域的分析和分解定位出文本区域的边界，最后对文本区进行确认．实验表明，本文的视频文本自动提取方法具有较高的文本提取率和较准确的边界定位。     

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。     

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。     

快速和准确的单色视频文本提取方法

针对嵌入式系统的低功耗设计,提出一种面向对象的软件电源管理模型.在操作系统的基础上将相关API封装与扩展,抽象出操作系统电源管理类(0SPM)、CPU电源管理类(CPUPM)、没备驱动电源管理类(DDPM)、应用程序电源管理类(APM).在操作系统层、驱动程序层、应用程序层之间形成电源管理接口,简化嵌入式系统电源管理的软件设计与维护.     

基于条件笔画密度提取的文本定位方法

为了解决视频检索中文本定位精确度不高的问题,提出一种基于条件笔画密度提取的文本定位方法。根据文本笔画的特征对视频图像中的文本进行初步定位,用基于条件密度的方法滤去一部分非文本区域,再利用动态形态学对提取的文本区域精确定位并对其优化得到最终的文本区域。实验结果表明,该方法能滤去大部分非文本信息,得到相对精确的文本区域,并且定位效果较好。     

场景图像中文本区域定位方法的研究

论文介绍了基于像素、区块、区域和图的文本区域定位模型,给出了分层块文本区域定位算法的流程,详细介绍了分块及梯度值的图像边缘提取方法和区块标记、区块聚合过滤的方法.     

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。     

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.     

基于多方法融合的文本定位算法的研究

针对自然场景中标志文本提出一种文本定位算法.在彩色图像边缘提取的基础上,利用形态学文本定位获得备选文本区域,再用神经网络对备选文本区域进行分类,最后提取文本区域文字.该算法既考虑文本的形状边缘信息,又考虑文本的颜色信息,充分利用基于边缘的方法和基于神经网络学习的方法的优点.实验结果表明,提出的文本定位算法具有较高的准确率.     

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。     

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。     

基于笔画和Adaboost的两层视频文字定位算法

在定位和验证的两级框架下提出了一种新的视频文字定位算法. 在定位模块中, 充分利用字符的笔画属性, 引入对字符区域有很强的响应的笔画算子; 经笔画提取, 密度过滤, 区域分解得候选文本行. 在验证模块中, 提取对文字有较强鉴别能力的边缘方向直方图特征, 使用Adaboost算法训练的分类器对候选文本行进行筛选. 实验结果表明, 该算法具有较强的鲁棒性, 在不同类型的视频帧中都能得到较好的定位结果.     

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     

一种基于边缘检测和线条特征的视频字符检测算法

叠加在视频帧中的字符串为多媒体数据的高层语义分析提供了重要信息．该文提出了一种基于边缘的视频字符检测算法．利用字符区域内边缘的分布和强度的特点,对Canny边缘检测算子进行改进,使其根据图像内容自动确定分割阈值,确保获得高质量的字符边缘;然后,提取字符线条的关键特征,过滤非字符线条并用神经网络分类器判断最终的字符区域．实验结果表明该文算法在保持高速度和高查全率的同时,有效地降低了虚警,克服了基于边缘的字符检测算法的普遍缺点．     

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。     

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．