基于连通域特征的维吾尔手写文本行分割

针对维吾尔文手写体文本中行分割问题,基于连通域大小将图像中文字分为三类,提出了自适应涂抹细化算法,对主体文本行进行定位;并对第三类连通域中相邻两文本行间粘连的字符进行切割;此外,利用重心范围内的邻域搜索算法,解决了剩余笔画的文本行归附问题。实验结果表明,该方法与常见的水平投影法,分段投影法,及涂抹方法相比具有更好的分割效果。     

基于汉字连通分量的印刷图像版面分割方法

针对彩色印刷图像背景色彩丰富和汉字存在多个连通分量,连通域文字分割算法不能精确提取文字,提出基于汉字连通分量的彩色印刷图像版面分割方法。利用金字塔变换逆半调算法对图像进行预处理,通过颜色采样和均值偏移分割图像颜色,标记文字连通分量,根据汉字结构和连通分量特性重建汉字连通分量,分析文字连通分量连接关系确定文字排列方向实现文字分割。实验结果表明,该方法能够有效地重建汉字连通分量,在彩色印刷图像中实现对不同字体、字号、颜色的文字分割。     

基于文本域分割和文本行检测的扭曲文档图像校正

针对由照相机拍摄的文档图像可能存在倾斜或扭曲变形而导致光学字符识别(OCR)软件不能正确识别的情况,图像的校正处理方法研究变得越来越有必要.文中,首先采用文本域分割将文本分割为多个连通域,每个连通域包含一个字,标记出连通域的上、下、左、右边界,通过这些边界的联系检测出文本行;其次根据文本行首个连通域检测出校正基准线;最后根据校正基线和垂直位移距离分别对文字进行位移而得到校正后的图像,从而可以被光学字符识别软件识别.     

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。     

改进的基于连通域的版面分割方法

版面分割是版面分析的重要组成部分,经过大量的研究,如今已到了一个比较成熟的阶段。对基于连通域的版面分割算法进行了改进,能有效快速地分割较为复杂的版面图像,同时有效减少原有算法中阈值引起的分割错误的情况。先对文本图像进行单个字体的区域扩充,使后续的连通间距统计更为准确和方便,再通过连通间距的统计对图像进行模糊整合,进行文本图像的连通区域分割。实验结果表明,改进的基于连通域的算法分割版面准确,速度快,适用范围广,对于较为复杂的版面分割更具有优越性。     

基于新模板的算法在车牌字符分割中的应用

针对以往车牌字符分割算法在复杂情况下分割准确率低的问题,提出了一种基于新邻域模板的连通域算法的车牌字符分割算法。采用基于新模板的连通域算法粗分割字符;通过自适应阈值投影法进行字符细分割;同时使用区域合并算法保证字符的完整性。实验结果表明,该算法将连通域法与投影法有效结合,能够同时解决汉字不连通、字符粘连和边框粘连等复杂情况,该算法对车牌字符进行分割正确率达99.5%。     

自然场景图像中的中文文本提取

针对自然场景中中文文本的提取效率不足的问题,提出了一种基于ISODATA聚类和支持向量机(SVM)结合的自然场景中文文本提取算法。根据文本颜色和笔画的特征通过ISODATA聚类算法和局部分割的方法,分割出类文本区域;利用有效的几何特征,通过连通域分析去除部分非文本域;利用中心聚合方法使结构分离的中文文本合并后,将文本连接成行,提出行级特征用SVM分类出正确文本行及相应文本。实验结果表明,该算法对中文文本具有很好的提取效果和综合性能。     

基于连通域的汉字切分技术研究

字符切分技术已经成为汉字识别系统设计中的关键问题,对于质量较差的文本图像,用灰度图像取代传统的二值化黑白图像能够取得更好的切分效果,基于连通域的切分算法能够对灰度图像进行较好的切分,基于连通域的汉字切分算法能有效地对文本图像中汉字字符部件进行合并及对粘连字符进行分割。     

基于快速连通域标记的车牌字符分割

对车牌图像的二值图进行连通域提取可以解决倾斜带来的问题.提出了一种基于快速连通域标记的字符分割方法.先用改进的Otsu法对车牌图像进行二值化分割,之后基于快速连通域标记算法进行连通域标记,最后对各个连通域进行后续处理提取出全部车牌字符连通域.实验表明,改进的快速连通域标记算法克服了倾斜问题,而且有效地提高了连通域提取的速度,获得较好的字符分割的鲁棒性和实时性.     

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。     

基于连通分量特征的文本检测与分割

自然背景中的文本识别具有巨大的应用价值，但其应用却一直受到文本检测和分割技术的限制。为了更有效地进行文本检测与分割，提出了一种基于连通分量特征的自然场景中文本检测分割算法。该算法首先将原始图片通过Niblack方法分解为许多连通分量；接着，用一个级联分类器和一个SVM组成的两阶段分类模块来验证这些连通分量的文本特征。由于文本连通分量和非文本连通分量在特征上存在差异，大多数非文本会被级联分类器丢弃，而SVM则能在此结果上做进一步的验证，因此最终输出只有文本的二值图像。最后用该算法在测试数据上进行了评估实验，评估结果表明，检测精度超过90％，响应超过93％。     

连通域标记并行算法在多核处理器上的设计和实现

为满足全方位视觉运动目标检测跟踪系统中检测和跟踪实时性的要求,采用多核程序设计和并行处理技术,对系统中连通域标记算法,重新进行了设计和实现。为解决由图像分割造成的连通域的分离,应用边界处的游程码,将两个不同任务块中分割处的连通域合并成一个连通域。最后通过实验证明该并行算法比传统算法在多核处理器上运行更快,更好地解决了多核处理器饥饿问题,让多核处理器发挥了更高的效率。     

基于最小生成树聚类的中文版面分割法

针对中文版面多横竖混排的特点,提出一种基于最小生成树聚类的版面分割方法。对原图像进行水平和垂直游程平滑,并对平滑后所得的连通域进行预分类处理,将文本进行横排、竖排分类。对预分类后的各类文本采用最小生成树聚类算法进行聚类处理。经实验,准确率达97%。实验表明,该方法对中文文档有良好的分割效果。     

基于连通域的扭曲中文文本图像快速校正方法

针对扭曲中文文本图像文字识别率不理想这一问题,提出一种基于连通域的文本图像快速扭曲校正方法。根据汉字结构特征合并连通域,实现切分文字;利用就近聚合文字的方法定位文本行,按行垂直校正每个文字位置,获得被校正的图像。实验结果表明,该方法校正速度快,对严重扭曲的中文文本图像能取得较好的校正效果,校正后图像的OCR识别率明显提高。     

一种基于连通域的版面分割方法

版面分割是版面分析的重要组成部分,是一个受到广泛关注的研究课题。该文提出了一种基于连通域的版面分割算法,首先对文档图像进行倾斜校正,然后采用模糊处理以得到较大的连通单元,再根据区域连通的特性进行版面分割和处理。实验表明,基于连通域的算法分割版面准确,速度快,适用范围广,不仅可用于矩形版面,对于非Manhattan版面等复杂版面也能取得令人满意的效果。     

一种适用于嵌入式环境下的手写汉字分割算法

汉字分割是连续手写汉字识别的关键问题之一,现有多数汉字分割算法需要对笔划结构进行分析,由于汉字具有复杂的结构和不同的书写风格,因此往往计算量偏大.针对嵌入式系统处理能力和内存资源相对较少的特点,介绍了一种基于笔划连通域和字符投影的手写汉字分割算法,以连通域为单元实现连续汉字的分割,不用考虑连通域中所包含笔划的结构和风格,降低了计算量.     

一种stroke滤波器文字分割算法

为解决复杂背景中准确地进行文字分割的问题,提出了一种应用stroke滤波器进行文本分割的新方法。首先进行stroke滤波器的合理设计,并应用所设计的stroke滤波器来判别文本的彩色极性,得到初次分割的二值图。然后进行基于区域生长的文字分割。最后,应用OCR(optical character recognition)模块提高文本分割的整体性能。将提出的算法与其他算法进行了比较,结果表明,所提算法更为有效。     

基于多阈值融合的图像分割

提出了一种基于知识的多阈值融合图像分割新方法．首先利用一组多阈值分割结果建立连通域生长树．然后判断树叉对应的连通域合并是否合理，为此提出了连通体元、体元生命期、体元体积等概念，结合灰度均匀性定义出通用合并准则．最后将图像各位置的最佳连通域组合为最终图像分割结果．该算法充分利用了目标的灰度和空间属性，对灰度平稳和渐近变化的多目标图像分割非常有效．此外，该算法可以有效融合具体应用的先验知识，具有很高的智能性。     

基于连通区域的传真图像版面分割与分类算法

针对传真图像,为了提高版面分割与分类准确率,提高处理速度,以连通区域为处理元素,通过合理设定阈值,将水平和垂直相邻连通区域进行合并,快速准确地分割图像。并且将版面分割过程与分类过程相结合,根据连通区域的大小建立矩阵,提取能够表征区域信息的八维特征,然后使用BP神经网络将版面区域分为文字区域和非文字区域两类。实验中得到版面分割准确率为89.2%,版面分类准确率为94.22%。实验结果证明,该算法能够快速准确地对传真图像进行分割和分类,具有较强的实用价值。     

基于MATLAB车牌字符分割的算法研究

车牌字符分割一直是智能交通领域的一个重要研究方向。在实际应用中有其独特的价值。本文主要研究的是车牌字符的分割算法,应用MATLAB软件,进行深入的分析和仿真研究。为将车牌字符分割为单个字符,首先经过连通域寻找到字符的宽度,然后按照投影的方法找到分割点的位置,最后再通过宽度创建模板以此来进行分割。文中,将连通域法、垂直投影法、模板匹配法相结合,适用于任何通用情况下,算法合理,实验结果表明在理想测试条件下,可以取得较好的分割结果。