结合MSCRs与MSERs的自然场景文本检测

目的 目前,基于MSERs(maximally stable extremal regions)的文本检测方法是自然场景图像文本检测的主流方法。但是自然场景图像中部分文本的背景复杂多变,MSERs算法无法将其准确提取出来,降低了该类方法的鲁棒性。本文针对自然场景图像文本背景复杂多变的特点,将MSCRs(maximally stable color regions)算法用于自然场景文本检测,提出一种结合MSCRs与MSERs的自然场景文本检测方法。方法 首先采用MSCRs算法与MSERs算法提取候选字符区域;然后利用候选字符区域的纹理特征训练随机森林字符分类器,对候选字符区域进行分类,从而得到字符区域;最后,依据字符区域的彩色一致性和几何邻接关系对字符进行合并,得到最终文本检测结果。结果 本文方法在ICDAR 2013上的召回率、准确率和F值分别为71.9%、84.1%和77.5%,相对于其他方法的召回率和F值均有所提高。结论 本文方法对自然场景图像文本检测具有较强的鲁棒性,实验结果验证了本文方法的有效性。     

一种基于颜色恒常性的低照度图像增强方法

目的在彩色图像采集过程中,光源偏暗或曝光不足等因素常导致图像亮度和对比度偏低。提出一种基于颜色恒常性的低照度图像增强方法。方法利用HSV颜色空间消除颜色分量之间的相关性。保持色调分量不变,避免颜色失真;一方面使用改进后的MSR(多尺度Retinex)算法对亮度分量进行增强,提高图像的亮度和对比度;另一方面对饱和度分量进行自适应非线性拉伸以提高颜色的饱和度。结果提出的方法能够有效提高图像的对比度和信息熵,获得较好的视觉效果;将文中方法同传统MSR算法和MSRCR算法进行对比,文中方法各项客观评价指标均优于其他2种算法,并且具有更快的运行速度。结论文中方法能够快速有效地提高低照度图像的亮度和对比度,并且具有较强的颜色保真和细节再现能力,实验结果证明了文中方法的有效性。