基于自适应色彩聚类和上下文信息的自然场景文本检测

作     者：邹北骥 郭建京 朱承璋 杨文君 徐子雯 ZOU Bei-ji;GUO Jian-jing;ZHU Cheng-zhang;YANG Wen-jun;XU Zi-wen

作者机构：中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 中南大学眼科医学影像处理研究中心湖南长沙410083 

基　　金：国家自然科学基金(No.61573380 No.61702559) 湖南省科技计划项目(No.2017WK2074) 中南大学创新创业师生共创项目(No.2017gczd016) 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2018年第46卷第6期

页      码：1436-1444页

摘      要：自然场景文本检测是图像内容分析和理解的重要前提.本文提出一种基于自适应色彩聚类和上下文信息分析的方法,用于检测自然场景图像文本.首先,将层次聚类和参数自学习策略结合,设计一种自适应色彩聚类方法,提取图像中的候选字符.该自适应色彩聚类方法能针对不同图像自动学习权重阈值,有较好的字符召回率.然后,利用文本中字符成行出现的性质,设计一种基于上下文信息的字符验证策略,既能保证较高字符召回率,也能有效移除非文本字符.最后,合并字符构建文本行,并通过后处理得到文本检测结果.在ICDAR2013公共数据集上的实验结果表明:本文分别获得74.17%的召回率,83.40%的准确率和78.52%的F得分.与其他文本检测方法相比,本文获得了较好的文本检测性能,说明本文方法的优越性.

主 题 词：自然场景文本检测 自适应色彩聚类 上下文信息 自学习策略 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.0372-2112.2018.06.024

馆 藏 号：203305096...