[00283283]一种基于图割模型的场景图像中文本的定位方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201510807871.9
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
江南大学
进入空间
所在地：江苏无锡市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：一种基于图割模型的场景图像中文本的定位方法。首先提取图像中的最大稳定极值区域作为文本候选区域，并以此为图割模型顶点，利用候选区域的一元文本特征和二元文本特征来建立图割模型。一元文本特征表征区域本身的文本特性，采用边缘梯度特征、中心环绕直方图和笔画宽度变异系数表示的一元文本特征；二元文本特征能够反映文本区域与相邻背景区域同为同一类型区域的概率，即二元文本特征越相似，两者是同一类区域的概率就越大。本发明考虑到研究对象为彩色图像，利用颜色分布和区域结构相似性来表示二元文本特征。利用提取的一元文本特征和二元文本特征来构建能量函数并利用能量函数最小化去除背景区域以求得最优分割，最后通过文本聚合得到文本区域。
摘要：一种基于图割模型的场景图像中文本的定位方法。首先提取图像中的最大稳定极值区域作为文本候选区域，并以此为图割模型顶点，利用候选区域的一元文本特征和二元文本特征来建立图割模型。一元文本特征表征区域本身的文本特性，采用边缘梯度特征、中心环绕直方图和笔画宽度变异系数表示的一元文本特征；二元文本特征能够反映文本区域与相邻背景区域同为同一类型区域的概率，即二元文本特征越相似，两者是同一类区域的概率就越大。本发明考虑到研究对象为彩色图像，利用颜色分布和区域结构相似性来表示二元文本特征。利用提取的一元文本特征和二元文本特征来构建能量函数并利用能量函数最小化去除背景区域以求得最优分割，最后通过文本聚合得到文本区域。
