基于连通域的文本图像版面分割
基于连通区域和统计特征的图像文本定位
基于连通区域和统计特征的图像文本定位刘亚亚;于凤芹;陈莹【摘要】文本定位是图像中文本提取的前提与基础.针对场景图像中背景复杂和光照影响,提出一种由粗略到精确的文本定位算法.该算法首先在边缘图像上利用连通区域分析进行粗略定位得到文本候选区域,然后提取候选区域的方向梯度直方图特征和改进的局部二值模式特征进行分类,去除虚假文本达到精确定位.仿真实验结果表明,该算法能够有效地降低背景复杂与光照不均的影响,在场景图像中准确地定位文本区域.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)005【总页数】5页(P165-168,208)【关键词】文本定位;连通区域分析;方向梯度直方图特征;局部二值模式特征【作者】刘亚亚;于凤芹;陈莹【作者单位】江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】TN911.73图像中文本信息是描绘和理解图像内容的重要信息，文本区域的定位是文本提取非常重要的步骤与基础，准确的文本区域的定位才能保证文本信息提取的有效性。
然而，由于背景复杂、光照变换、字体大小和方向的多变等原因，自然场景图像中的文本定位具有更多的不确定性和难度，是目前研究的难点。
文本定位的方法通常分为基于连通区域、基于边缘检测和基于纹理特征的三类算法[1]。
基于连通区域的算法是利用图像中的文本颜色相似并与背景颜色相差较大的特征进行文本定位的，但是对光照和颜色比较敏感，对背景复杂的图像效果不理想；Pan等[2]设计一个文本区域探测器生成文本置信图，然后利用条件随机域模型进行连通域分析，得到文本区域；Shivakumara等[3]首先通过傅里叶-拉普拉斯变换对图像进行滤波，然后基于最大差值用K-means聚类得到文本区域，可检测非水平方向上的文本；Hinnerk Becker等[4]首先采用一种自适应二值化的算法在图像中提取字母，然后利用几何约束的方法将字母连接成文本行。
面向非规则排列汉字文本的字符分割方法
关键词: 数字图像处理; 曲线排列文本; 透视文本; 汉字字符分割
中图法分类号: TP391.1
DOI: 10.3724/SP.J.1089.2019.17608
Character Segmentation Method for Irregularly Arranged Text in Chinese
视频图像和自然场景图像 4 类对象, 除文档扫描图 像中大多为沿直线排列的无透视变形的文本外, 其余类型的图像中常常会出现沿曲线排列的文本 及存在透视变形的文本, 因此实现曲线排列文本
收稿日期: 2018-10-26; 修回日期: 2019-05-17. 基金项目: 道路施工技术与装备教育部重点实验室开放基金(300102259506);
Yang Xieliu, Niu Xihui, and Liang Wenfeng
(School of Mechanical Engineering, Shenyang Jianzhu University, Shenyang 110168)
Abstract: The existing character segmentation methods have low segmentation accuracy when dealing with irregularly arranged Chinese text. A character segmentation method based on connected components is proposed to solve this problem. First, the text foreground is extracted and the text connected components are labeled. Second, the centroid and radius of each connected component are calculated to construct the bounding circle. Third, the false text connected components are removed according to the size of the bounding circles. Fourth, two bundling rules are customized considering the structural features of Chinese characters and then the character segmentation is realized for Chinese text. Experimental results show that, compared with the existing methods, the proposed method achieved much higher segmentation accuracy when dealing with irregularly arranged Chinese text and show good applicability to regularly arranged Chinese text.
视频图像中的文字提取技术论文
摘要
视频图像中的文字提取技术研究
摘 要
视频中的文本为描述视频内容提供了十分有用的信息， 对于构建 基于内容的多媒体检索系统具有重要作用。因此，有效地提取和识别 这些文字对于图像理解、视频内容分析、基于内容的图像和视频检索 等领域具有重要意义。 目前商业的OCR技术对于二值图像中文字的提取识别已经趋于成 熟，但视频中的文字具有分辨率低、背景复杂、文字形态差异大等特 点，这给视频中文字的有效提取带来了极大的挑战，限制了OCR技术 的成功应用。针对这些问题，本文主要围绕如何充分利用文字的各种 特性，更鲁棒地从复杂背景图像中提取出文字进行了研究，具体研究 了文字区域检测、文字恢复、文字分割这三部分的算法。 在视频文字检测方面， 本文提出了一种基于线条分类的视频文字 检测算法。首先利用 Canny 算子对图像进行边缘检测，然后根据文字 边缘线条的特征，过滤非字符的边缘线条，并利用文字线条区域的相 似性，设置综合阈值，得到最终的文字区域。该算法在边缘检测的基 础上， 有效地利用了文字本身的结构特征和文字笔画的线条特征对文 字区域进行判别，在获得较高查全率的同时大大降低了虚警，而且对 不规则排列及发生形变的文字也能够准确定位，并对光照、阴影等条
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义。例如，在新闻视频中检测到的字幕文字，不仅可以为新闻故事单元切分提供 时间标志，还能够为新闻事件内容的理解提供直接的语义特征；在体育视频中， 比赛中出现的比分、运动员号码等文字信息对于自动体育视频内容分析，精彩事 件检测也具有重要的作用。因此，若能准确地将这些文字信息检测出来，并进行 处理，使之能够被传统的 OCR 软件识别并被转化成为机器内码，这样就可以用类 似文本检索的“关键字”查询方法，对视频片断进行快速有效的查询，并对其内 容 进 行 理 解 和 分 析 。 图 像 文 字 提 取 与 识 别 (image text extraction and recognition)就是将这些文字提取出来，经过识别转化为纯文本的过程[3]。 图像文字的识别可以借助于现有的 OCR 技术。OCR 技术以自动识别二维点阵 字符并将其转换为纯文本为目标，经过数十年的发展己经相当成熟，被广泛用于 文档扫描。然而，与文档不同的是，嵌入在图像和视频中的文字通常都带有复杂 的背景，而且文字出现的位置未知，在没有去除背景和二值化之前，现有的 OCR 系统难以识别出字符， 因而在提交给 OCR 系统之前都必不可少地需要一个文字提 取(text extraction)的过程[4]。这样，如何从复杂背景中提取出图像文字就成 为以文字为线索来理解和检索图像和视频内容的一个关键任务。
中文印刷体文档识别技术
中文印刷体文档识别技术第1章绪论1.1 中文印刷体文档识别基本原理1.2 中文印刷体文档识别研究现状1.2.1 印刷体文档的汉字识别1.2.2 印刷体文档的公式识别1.2.3 印刷体文档的表格识别1.3 中文印刷体文档识别中的难点第2章中文印刷体文档图像预处理2.1 中文印刷体文档图像采集2.1.1 文档图像采集2.1.2 文档图像显示2.1.3 文档图像格式2.2 中文印刷体文档图像特点2.3 二值化处理2.3.1 图像灰度化2.3.2 图像二值化2.4 平滑去噪2.4.1 邻域平均法2.4.2 中值平均法2.4.3 噪声直接去除法2.5 倾斜校正2.5.1 图像倾斜检测2.5.2 图像倾斜校正第3章版面分析3.1 版面结构3.2 版面分析方法3.2.1 基于连通域的版面分析方法3.2.2 二分法3.2.3 基于组合特征的版面分析方法3.2.4 基于神经网络的版面分析方法3.2.5 基于最近邻连接强度和行列可信度的版面分析方法3.3 版面理解3.3.1 文字区域3.3.2 图片区域3.3.3 表格区域3.3.4 版面结构表示与存储3.4 版面重构第4章印刷体汉字识别4.1 文本区域预处理4.1.1 文本增强4.1.2 字符分割4.1.3 字符细化4.1.4 字符归一化4.1.5 文本区域处理效果图4.2 印刷体汉字的特征提取4.2.1 印刷体汉字的统计特性4.2.2 印刷体汉字的常用特征4.3 印刷体汉字识别的实现方式第5章公式的定位与提取5.1 印刷体文档公式的特点5.2 基于投影的公式定位和提取5.2.1 独立行公式的定位5.2.2 内嵌公式的定位5.3 基于Parzen窗的独立行公式定位和提取5.3.1 待分类文本行的特征数据提取5.3.2 Parzen窗方法5.3.3 公式定位与提取效果5.4 基于字符宽度中心矩的公式定位和提取5.4.1 文本区域基本数据获取5.4.2 含公式的文本行提取5.4.3 文本行中公式判别5.4.4 独立行公式的定位5.4.5 内嵌公式的定位5.4.6公式定位与提取效果5.5 基于汉字拒识的内嵌公式定位和提取5.5.1 内嵌公式的定位5.5.2 公式定位与提取效果第6章公式字符分割与识别6.1 公式字符的特点6.2 公式字符的分割6.2.1 基于轮廓跟踪的字符分割6.2.2 基于连通域的字符分割6.3 公式字符的识别6.3.1 公式字符图像预处理6.3.2 基于模板匹配的公式字符识别6.3.3 基于特征的公式字符识别6.3.4 印刷体公式字符识别的实现6.3.5 公式字符识别方法第7章公式结构分析与表示7.1 公式结构分析的难点7.1.1 数学运算符的模糊性7.1.2 符号的上下文敏感性7.1.3 表示习惯的差异性7.1.4 公式的复杂性7.1.5 公式的多行结构7.2 公式结构分析前的字符预处理7.3 公式结构分析方法7.4 公式结构表示方法7.4.1 公式的典型表示方法7.4.2 实验结果第8章图表处理8.1 文档中图形图像的表示与处理8.1.1 游程压缩8.1.2 霍夫曼编码压缩8.1.3 算术压缩方法8.1.4 Rice压缩方法8.1.5 LZW压缩方法8.2 文档中表格的分析与识别8.2.1 表格预处理8.2.2 表格直线提取8.2.3 表格结构分析8.2.4 表格字符提取与识别第9章中文印刷体文档识别软件HEUOCR的设计与实现9.1 应用程序框架的构建9.1.1 框架风格9.1.2 数字图像处理类9.2 文档图像预处理9.2.1 图像灰度化9.2.2 图像平滑滤波9.2.3 图像阈值分割9.3 文档图像版面分析9.3.1 基本连通域提取9.3.2 基本连通域分析9.4 文本汉字识别9.4.1 字符分割9.4.2 字符识别9.5 公式识别9.5.1 公式定位9.5.2 公式字符分割9.5.3 公式字符特征提取9.5.4 公式字符识别9.5.5 公式结构分析。
图像处理中的图像分割算法比较分析
图像处理中的图像分割算法比较分析图像分割是图像处理中的一项重要任务，它旨在将图像划分为具有一定语义的区域。
图像分割在图像分析、计算机视觉和模式识别等领域有着广泛的应用。
随着技术的发展，越来越多的图像分割算法被提出，为了选择合适的算法进行应用，本文将对目前常用的图像分割算法进行比较分析，包括基于阈值、基于区域生长、基于边缘检测和基于深度学习的算法。
1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是最简单和最常用的方法之一。
该方法根据像素点的灰度值与设定的阈值进行比较，将图像分割成两个或多个区域。
对于灰度较为均匀的图像，基于阈值的方法能够得到较好的分割效果。
然而，对于灰度不均匀或存在噪声的图像，这种方法的效果较差。
2. 基于区域生长的图像分割算法基于区域生长的图像分割算法是一种基于连通性的方法。
该方法从一组种子像素出发，根据一定的生长准则逐步增长区域，直到达到停止条件为止。
区域生长方法能够处理一些复杂的图像，但对于具有相似颜色或纹理特征的区域容易产生错误的连续性。
3. 基于边缘检测的图像分割算法基于边缘检测的图像分割算法把图像中的边缘看作是区域之间的分界线。
常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny和Laplacian等。
这些算法通过检测图像中的灰度值变化或梯度变化，找到边缘的位置，并将图像分割成相应的区域。
基于边缘的方法对于边缘清晰的图像分割效果较好，但对于复杂的图像容易产生断裂或错误的边缘。
4. 基于深度学习的图像分割算法近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的图像分割算法成为研究热点之一。
深度学习方法利用卷积神经网络（CNN）或全卷积网络（FCN）等模型进行端到端的图像分割。
这些方法能够学习图像中的语义信息，并输出像素级别的分割结果。
深度学习方法在许多图像分割任务上取得了显著的效果，但需要大量的标注数据和计算资源。
综上所述，不同的图像分割算法适用于不同的场景和任务需求。
基于阈值的图像分割算法简单易用，适用于灰度较均匀的图像；基于区域生长的算法能够处理复杂的图像，但容易产生错误的连续性；基于边缘检测的算法对于边缘清晰的图像效果较好；基于深度学习的算法具有较强的泛化能力，可应用于多种场景。
ocr技术的工作原理
ocr技术的工作原理OCR技术的工作原理OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术是一种将印刷或手写的字符转化为机器可读的文本的技术。
它是计算机视觉和模式识别领域的重要应用，被广泛应用于文档管理、自动化数据录入、银行业务处理等领域。
OCR技术的工作原理可以简单分为三个步骤：图像预处理、字符分割和字符识别。
首先是图像预处理阶段。
在这一阶段，OCR系统会对输入的图像进行一系列的处理操作，以提高后续的字符识别准确率。
常见的图像预处理操作包括去噪、灰度化、二值化和图像增强等。
去噪操作可以去除图像中的干扰点和噪声，使图像更加清晰。
灰度化将彩色图像转化为灰度图像，方便后续的处理。
二值化操作将灰度图像转化为二值图像，将字符部分变为黑色，背景部分变为白色。
图像增强操作可以提高图像的对比度和清晰度，使字符更加鲜明。
接下来是字符分割阶段。
在这一阶段，OCR系统会将预处理后的图像中的字符进行分割，以便后续的字符识别。
字符分割是OCR技术中一个非常重要的环节。
准确的字符分割可以提高字符识别的准确率。
常见的字符分割方法包括基于投影的分割、基于连通区域的分割和基于轮廓的分割等。
这些方法可以根据字符的形状和特征来进行分割，确保每个字符都被正确地分割出来。
最后是字符识别阶段。
在这一阶段，OCR系统会对每个分割出来的字符进行识别，将其转化为机器可读的文本。
字符识别是OCR技术的核心部分，也是最具挑战性的部分。
常见的字符识别方法包括基于模板匹配的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法等。
这些方法可以通过对字符的特征进行提取和匹配，来实现字符的准确识别。
除了上述的三个基本步骤，OCR技术还可以结合其他技术来进一步提高识别准确率。
例如，可以通过语义分析来纠正识别错误，通过上下文信息来进行校验和修正。
此外，OCR技术还可以结合自然语言处理技术，实现对文本的理解和分析。
总的来说，OCR技术的工作原理是将输入的图像经过预处理、字符分割和字符识别三个步骤，最终输出机器可读的文本。
ocr文字识别的原理
ocr文字识别的原理OCR（Optical Character Recognition）文字识别是一种通过计算机和相关技术将图像中的文字转化为可编辑、可搜索的文本的技术。
其主要应用包括文档转换、数字化归档、机器翻译、自动车牌识别等领域。
OCR文字识别的原理主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：首先需要对输入的图像进行预处理，以去除噪声、消除背景干扰等。
常用的预处理方法包括灰度化、二值化、去噪等操作。
2. 文字定位：在预处理之后，需要通过适当的算法定位图像中的文字区域，并将其分割成单个字符。
常用的文字定位算法包括基于连通区域的分割算法、基于边缘检测的算法等。
3. 字符识别：在文字定位之后，需要对每个字符进行识别。
OCR文字识别中常用的方法是基于模板匹配的方法、基于特征提取和分类的方法等。
基于模板匹配的方法是通过将输入的字符与预先建立的字符模板进行比较，找到最佳匹配的字符。
而基于特征提取和分类的方法则是通过提取字符的特征，如形状、纹理、边缘等，再使用分类器将其分为不同的字符类别。
4. 后处理：在字符识别之后，需要进行一些后处理的步骤来提高文字识别的准确性和鲁棒性。
常用的后处理方法包括语言模型的应用、拼写检查、纠正识别错误等。
OCR文字识别的基本原理是通过图像处理和模式识别等技术将图像中的文字区域分割和识别，并输出可编辑、可搜索的文本。
其中，图像处理技术包括图像预处理和文字定位，用于将输入的图像进行去噪、二值化、字符定位等操作；而模式识别技术包括字符识别和后处理，用于提取字符的特征并将其分类、纠错等。
OCR文字识别的原理是基于对图像中的文字区域进行分析和处理，因此其结果的准确性和鲁棒性受到图像质量、字体、背景干扰等因素的影响。
为提高OCR文字识别的准确率，可以采用提高图像质量、使用更加先进的字符识别算法、引入语言模型等方法。
总之，OCR文字识别的原理是基于图像处理和模式识别技术，通过对图像中的文字区域进行分割和识别，输出可编辑、可搜索的文本。
ocr文字识别方法
ocr文字识别方法OCR文字识别方法OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别，是一种将印刷体字符转化为可编辑和搜索文本的技术。
OCR文字识别方法主要包括图像预处理、字符分割、特征提取和分类识别等步骤。
本文将详细介绍这些方法的原理和应用。
一、图像预处理图像预处理是OCR文字识别的第一步，旨在提高图像质量，使字符能够更好地被分割和识别。
常用的图像预处理方法包括灰度化、二值化、去噪和图像增强等。
灰度化将彩色图像转化为灰度图像，简化了后续处理过程。
二值化将灰度图像转化为黑白图像，将字符和背景分离开来。
去噪则是通过滤波等方法去除图像中的噪声，以减少对字符识别的干扰。
图像增强则是对图像进行锐化、对比度调整等操作，以提升字符的清晰度和可分辨性。
二、字符分割字符分割是OCR文字识别的关键步骤，其目的是将图像中的字符分离出来，为后续的特征提取和识别做准备。
字符分割的方法多种多样，包括基于投影的分割、基于连通区域的分割和基于模板匹配的分割等。
基于投影的分割是通过计算字符在水平和垂直方向上的投影，确定字符的位置和大小。
基于连通区域的分割则是通过对二值图像进行连通区域的提取，将连通区域中的字符分割出来。
基于模板匹配的分割是通过使用字符模板与图像进行匹配，找到字符的位置和边界。
三、特征提取特征提取是OCR文字识别的核心步骤，其目的是将字符的特征转化为可用于分类和识别的向量或特征集。
常用的特征提取方法包括基于形状的特征、基于统计的特征和基于神经网络的特征等。
基于形状的特征是通过分析字符的形状、轮廓和边界等几何特征提取的。
基于统计的特征则是通过统计字符的像素分布、灰度直方图和文本链码等特征提取的。
基于神经网络的特征是通过训练神经网络模型，将字符图像作为输入，得到对应的特征向量。
四、分类识别分类识别是OCR文字识别的最后一步，其目的是将提取到的特征与预先训练好的模型进行匹配，从而实现字符的分类和识别。
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2014-2-23
信息处理综合实验
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实验概述
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2014-2-23
• 实验内容 • 实现方法ຫໍສະໝຸດ • 优点与不足 • 预期成果
信息处理综合实验 2
实验内容
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利用文本的连通区域特性及分布特点对简单的文本 图像进行处理，找到图像中的文本位置
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2014-2-23
信息处理综合实验
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预期成果
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使用C语言完成实验 输入文本图像，程序找到文本位置并标记出
2014-2-23
信息处理综合实验
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谢谢！
2014-2-23 信息处理综合实验 7
信息处理综合实验
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实现方法
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连通域分析
• 噪声滤除 • 图像二值化
• 单字区域扩充 • 文字方向判断
• 边缘检测 • 文本分割
图像预处理
连通域分割
2014-2-23
信息处理综合实验
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优点与不足
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只能对仅含有文本或之含有少部分框线等其他元素的文本 图像进行处理，图片等会对结果产生较大影响 复杂颜色背景和文字对分割会产生影响 无法检测不均匀的文字排布