CORC  > 清华大学
一种基于直方图特征和AdaBoost的图像中的文字定位算法
李闯 ; 丁晓青 ; 吴佑寿 ; LI Chuang ; DING Xiao-qing ; WU You-shou
2010-06-09 ; 2010-06-09
关键词文字定位 直方图特征 自适应提升 文字概率图 连续自适应均值平移 text location,histogram features,AdaBoost,text probability image,continuously adaptive mean shift(CAMSHIFT) TP391.41
其他题名An Algorithm for Text Location in Images Based on Histogram Features and AdaBoost
中文摘要图像中的文字自动定位是计算机视觉领域中的一个新兴研究热点。为了使得定位算法能够适应不同类型的图像和文字,根据文字所具有的特殊纹理属性,提出了一种具有普适能力的基于直方图特征和AdaBoost的文字定位算法。该算法首先通过提取对文字具有较强鉴别能力的直方图特征和引入AdaBoost算法来设计级联结构的纹理分类器;然后用该分类器的概率输出来生成文字概率图;在此基础上再通过CAMSH IFT算法得到最终的定位结果。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能够适应文字在语种、字体、尺度等方面的变化,在不同类型的图像中都能得到较好的定位结果。; Automatic text location in images plays an important role in image content understanding,and draws attentions of researchers in the domain of computer vision.Current text location algorithms are mostly adaptive to specific applications;they are sensitive to the variation of text or images and lack robustness.This paper presents a universal approach for text location based on histogram features and AdaBoost.The new algorithm extracts histogram features,which have strong discriminabilities for text and non-text.AdaBoost algorithm with cascade structure is introduced to design the classifier for text texture.The algorithm transfers the binary output of the texture classifier into probability form and generates corresponding text probability image.CAMSHIFT algorithm is used to search for the final location result in the text probability image.The experimental results demonstrate the robustness of the proposed algorithm,which is adaptive to the text of different languages,fonts or scales,and gets promising location results in variant types of images.; 国家自然科学基金项目(60241005)
语种中文 ; 中文
内容类型期刊论文
源URL[http://hdl.handle.net/123456789/53604]  
专题清华大学
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GB/T 7714
李闯,丁晓青,吴佑寿,等. 一种基于直方图特征和AdaBoost的图像中的文字定位算法[J],2010, 2010.
APA 李闯,丁晓青,吴佑寿,LI Chuang,DING Xiao-qing,&WU You-shou.(2010).一种基于直方图特征和AdaBoost的图像中的文字定位算法..
MLA 李闯,et al."一种基于直方图特征和AdaBoost的图像中的文字定位算法".(2010).
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