1、本文主要采用基于矩形匹配的方法。最后，本章介绍了现有的图像库以及本文所使用的中文数据库的构成和建立，为本文的文本定位算法提供训练和测试图像集。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章预处理与候选文本区域生成第三章预处理与候选文本区域生成通常情况下，图像中包含的文本区域面积占图像面积的比例比较小，所以如果对整幅图像提取特征则会大大增加计算量。因此，我们需要通过些前期处理模块，选出些候选文本区域，再对这些有限的区域提取特征。预处理的主要目标是尽可能得到较优的二值图像，以便候选文本区域的生成候选文本区域生成的主要目标是在图像中标记出可能是文本的连通区域，则后续通过分类器对这些候选文本区域进行判别时，只需要提取这些区域的特征，其他区域可以不用考虑，这样就很大程度上减少了文本定位过程的计算量，。

2、公式简化为图像数据库建立公开的数据库对于文本定位与识别系统的研究具有极其重要的意义。首先，目前的机器学习算法都严重依赖于训练样本，因此数据库的内容是否广泛是否具有代表性将决定了定位与识别系统的识别性能和鲁棒性。另外，只有大多数研究者都采样相同的数据库，评价性能才更有说服力。最后，建立数据库是项重复繁琐耗费人力的工作，公用的数据库可以为研究者节省大量的人力劳力和时间。接下来，首先对国内外图像标准库进行说明，再对本文所用的中文图像库进行介绍。中文自然场景文本数据库目前网上还没有公开的中文自然场景文本数据库。论文提出，西安电子科技大学自建了中文文本定位图像库，但并没有公开。英文数据库西文方面，目前较为通用的数据库是国际文档分析和识别大会中的于年提出的，并在的比赛中继续得到使用。该数据库分为三类。

3、向文本。图文本难度逐渐加深，开始出现背景对文本干扰文本倾斜横向竖向文本共存文本颜色与背景差异不大的情况。图难度较大，图像曝光度较低光线强度弱文本与背景颜色几乎致难以区分图像背景环境出现雾霾能见度低背景的干扰物与文本相互交叉等情况。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章文本定位与识别问题描述及评价标准图图像数据库示例本章小结本章首先介绍了文本定位与识别技术的整体框架文本定位文本分割和文本识别，分别形式化形象化的描述了文本识别问题。本文主要研究中文文本定位算法，并且由于本文算法的特殊性，定位出的中文文本区域可以实现分割的效果具体内容见第四章和第五章，因此，本文算法实现完成了文本定位与分割两部分。接下来介绍了文本定位的三种评价标准基于像素匹配的方法基于矩形匹配的方法基于识别结果匹配的方法。

4、骤都有难度，并且实现效果都可能影响定位结果，因此该方法操作性不强。而方法是文本定位与识别竞赛的评价标准，该方法采用矩形匹配算法使得计算量小，评价直观。因此，我们采用方法，并对其进行简要描述。表示准确率，越高表示检测到的非文本区域越少表示召回率，越高表示没有被检测到的文本区域越少。，检测和实际文本框完全重合，检测和实际文本框不相交，其他表示区域的面积，表示检测到的所有文本区域，表示实际所有的文本区域，万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章文本定位与识别问题描述及评价标准表示集合内元素个数。如图所示，是蓝色阴影部分，是虚线框出区域的面积框住对矩形的最小方框，通过两部分面积匹配获得。图定位文本区域与实际文本区域面积匹配图综合评测结果由准确率和召回率联合而成，计算公式如下。通常情况下取，则。

5、情况，难度基万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章文本定位与识别问题描述及评价标准本与公用英文图像库相当。下面将简要介绍本文自建的中文文本图像库的构成图像特点以及文本特点。数量组成图像共幅，其中测试图像和训练图像各幅图像来源有从自然场景采集的图像，也有从网络下载的文本图像包含内容与英文环境下字符包含内容致字符组成主要由大量的中文字符和少量的英文字符阿拉伯数字构成图像分辨率大小不等。难度与英文文本图像库相当正常难度测试图像占，中等难度测试图像占，难度较大测试图像占剩下的。下面图将列出部分本文自建中文图像库的示例。图均为正常难度图像，图中的文本可以表现整个图像库包含的字符组成包含中文字符和少量英文字符阿拉伯数字，并且出现多排横向文本，图中包含多种颜色多排文本且文本尺寸大小不，图包含多排。

6、提高了算法的效率。下面将详细介绍预处理和获取文本候选区域的过程。图是预处理和候选文本区域生成的流程图。输入自然场景图像下采样边缘检测改进二值化去除长直线孤立噪点形态学处理候选文本区域生成连通区域分析与合并预处理候选文本区域生成图候选文本区域生成的流程图预处理预处理主要用来提取图像的边缘信息，二值化，便于文本定位工作的进行。首先读入自然场景的彩色图像并进行下采样，接下来进行彩色图像边缘检测，最后通过改进的算法进行二值化，从而得到高质量的二值图像。边缘提取图像的边缘是指图像局部变化最强的部分，在含有文本的图像中，文本区域往往具有较高的边缘密度，可根据这特征定位图像中的文本。经过研究发现，边缘是由于图像中的灰度值不连续产生的，因此我们可以通过求导数的方法来检测边缘，常用的方法为阶导数和二阶导数。

7、文本定位数据库该数据库由系列的照片组成，分成三组，并且包括三个标记文件。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章文本定位与识别问题描述及评价标准单词识别数据库该数据库由系列的图片和文件组成。字符数据库该数据库由系列的图片和文件组成。其他数据库除了文本定位竞赛公布的数据库外，还有些机构公开的数据库也可以使用。例如，本文使用的中文图像库由于目前国际上还没有统公开的中文文本图像库，因此，本文在充分研究英文文本定位数据库图像组成图像特点图像中文本特点的基础上，自建了中文图像库。英文文本定位数据库特点如下数量组成训练图像张，测试图像张包含内容街道商店名称衣服标语或标签商品标签宣传字画标语路牌指示语建筑物名称车牌号码书本名称物品标语等字符组成主要由大量的英文字符和少数阿拉伯数字构成图像分辨。

8、，而中文字符与英文字符的特征存在很大差异。因此，本文主要研究中文文本定位方法，并最终实现了基于判别模型和生成模型的两种定位算法。两种定位算法都主要由四大部分组成预处理候选文本区域生成特征提取以及文本区域分类。预处理及候选文本区域生成。在预处理部分，先提取彩色图像边缘再灰度化，采用改进算法进行二值化，提取更细致的图像边缘。在候选文本区域生成部分，首先去除长直线和孤立噪点，再进行形态学处理连通区域分析与合并。实验结果表明，本文算法有效剔除了大部分非文本区域，有效为后续的文本定位和识别节省了大量的时间和计算量。特征提取。本文提出使用特征来表征中文字符特征，多尺度的特征用来描述轮廓信息及其空间分布，多方向多尺度的特征来描述中文字符的结构特征，再通过种纹理特征对中文字符的描述进行补充。实验结果表明。

9、大小不等。测试图像库中正常难度图像所占比例约为正常难度图像是指文本与背景颜色亮度反差明显，大小适中，图像曝光良好，文本区域大小适中，文本未出现过度扭曲过于模糊或者遮挡等情况。难度较大图像比例约占难度较大图像即指包含图像中背景出现直接于文本交叉的干扰边缘，文本与背景颜色相近甚至完全致仅通过深度凸显才能显示出图像，部分文本曝光过度以致肉眼观察时仅通过语义分析才能得到文本完整内容剩下的即为难度适中的图像，难度适中即指该种情况下图像中的文本虽然不如情况中的文本明显，有可能会出现曝光不足文本区域较小部分文本倾斜或者扭曲的情况，但经过预处理后，仍然能实现定位。因此，综合以上英文图像库的特点，为实现中文环境下场景图像的文本定位，作者实验室自建了个中文文本图像库，在建立库的过程中，我们综合考虑各种难度的。

10、用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档允许论文被查阅和借阅可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相致。论文的公布包括刊登授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名日期研究生签名导师签名日期万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要摘要自然场景图像中的文本蕴含丰富的信息，因此提取这些信息对自然场景的理解具有重要作用。近年来，自然场景图像中文本的提取有效促进了基于内容的图像检索和视频检索网络安全视觉辅助系统旅游辅助系统等领域的发展。基于当前的文本定位算法还远远没有达到用户的实际需求，并且主要是基于英文文本定位的研究。

11、提出的纹理特征可有效表征中文字符纹理。文本区域分类。第种定位方法中，本文采用判别模型以及提升树作为分类器。第二种定位方法中，本文提出使用生成模型作为文本分类器。实验结果表明，判别模型中提升树分类准确率略优于，而进步提高了判别模型的分类准确率。最后，通过对竞赛英文定位图像库进行研究与分析，本文建立与之难度相当的中文文本图像库。在此库基础上，对提出的两种中文文本定位算法进行测试，并与其他算法进行比较。基于判别模型提升树的定位准确率为，召回率为，基于定位的准确率为，召回率为。实验结果表明，提出的两种定位算法优于文献算法，能够有效定位出自然场景图像中的中文文本区域，尤其是基于生成模型的定位算法能够进步提高中文文本定位的准确性，鲁棒性强。关键词中文文本定位，中文文本特征提取，提升树，视觉词汇，万方。

12、前者主要有以及等算子，后者主要有以及等算子。万方数据单位代码密级公开硕士学位论文论文题目面向自然场景图像中的中文文本定位技术研究徐琼刘峰教授博导信号与信息处理图像处理与多媒体通信工学硕士学位二零四年三月学号姓名导师学科专业研究方向申请学位类别论文提交日期万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。南京邮电大学学位论文。

参考资料：

[1]卡通风大学生压力管理与挫折应对宣传教育PPT 编号18060（第24页，发表于2022-06-24）

[2]卡通风大学生压力管理与挫折应对宣传教育PPT 编号18060（第24页，发表于2022-06-24）

[3]卡通风大学生压力管理与挫折应对宣传教育PPT 编号18060（第24页，发表于2022-06-24）

[4]卡通风亲子阅读儿童教育PPT 编号18060（第27页，发表于2022-06-24）

[5]卡通风亲子阅读儿童教育PPT 编号18060（第27页，发表于2022-06-24）

[6]卡通风亲子阅读儿童教育PPT 编号18060（第27页，发表于2022-06-24）

[7]卡通风亲子阅读儿童教育PPT 编号17946（第27页，发表于2022-06-24）

[8]卡通风亲子阅读儿童教育PPT 编号18060（第27页，发表于2022-06-24）

[9]卡通风亲子阅读儿童教育PPT 编号17958（第27页，发表于2022-06-24）

[10]卡通风亲子阅读儿童教育PPT 编号18060（第27页，发表于2022-06-24）

[11]卡通风亲子阅读儿童教育PPT 编号18060（第27页，发表于2022-06-24）

[12]卡通风亲子阅读儿童教育PPT 编号18060（第27页，发表于2022-06-24）

[13]卡通风亲子阅读儿童教育PPT 编号18060（第27页，发表于2022-06-24）

[14]蓝色卡通风发热病人的护理培训教育PPT 编号18060（第19页，发表于2022-06-24）

[15]蓝色卡通风发热病人的护理培训教育PPT 编号18060（第19页，发表于2022-06-24）

[16]蓝色卡通风发热病人的护理培训教育PPT 编号18060（第19页，发表于2022-06-24）

[17]蓝色卡通风发热病人的护理培训教育PPT 编号18060（第19页，发表于2022-06-24）

[18]蓝色卡通风发热病人的护理培训教育PPT 编号18060（第19页，发表于2022-06-24）

[19]蓝色卡通风发热病人的护理培训教育PPT 编号18060（第19页，发表于2022-06-24）

[20]蓝色卡通风发热病人的护理培训教育PPT 编号18060（第19页，发表于2022-06-24）