计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2013年
3期
31-33
,共3页
张凯歌%缪毅%雷建坤%彭可亮%蒋慕蓉
張凱歌%繆毅%雷建坤%彭可亮%蔣慕蓉
장개가%무의%뢰건곤%팽가량%장모용
文字提取与识别%小波插值%K-means方法%BP神经网络
文字提取與識彆%小波插值%K-means方法%BP神經網絡
문자제취여식별%소파삽치%K-means방법%BP신경망락
text extraction and recogntion%wavelet interpolation%K-means method%BP neural network
彩色图像文字的提取和识别是人工智能与模式识别领域中的研究热点.现有方法在处理彩色图像中背景与文字相近或者字体较小的图像文字时会受到复杂背景的影响.为了解决彩色图像中文字与复杂背景颜色相近和模糊不清与排列不规则的文字提取与识别问题,文中采取人工选取文字区域进行小波插值放大的方法使图像清晰化,再利用 K-means方法对文字色彩进行聚类得到单背景彩色文字图像,然后通过二值化处理和文字分割后再结合BP神经网络进行文字识别.实验表明,该方法不仅能处理大多数彩色图像文字的提取,而且在识别低对比度彩色图像文字方面比目前常用的方法要好.
綵色圖像文字的提取和識彆是人工智能與模式識彆領域中的研究熱點.現有方法在處理綵色圖像中揹景與文字相近或者字體較小的圖像文字時會受到複雜揹景的影響.為瞭解決綵色圖像中文字與複雜揹景顏色相近和模糊不清與排列不規則的文字提取與識彆問題,文中採取人工選取文字區域進行小波插值放大的方法使圖像清晰化,再利用 K-means方法對文字色綵進行聚類得到單揹景綵色文字圖像,然後通過二值化處理和文字分割後再結閤BP神經網絡進行文字識彆.實驗錶明,該方法不僅能處理大多數綵色圖像文字的提取,而且在識彆低對比度綵色圖像文字方麵比目前常用的方法要好.
채색도상문자적제취화식별시인공지능여모식식별영역중적연구열점.현유방법재처리채색도상중배경여문자상근혹자자체교소적도상문자시회수도복잡배경적영향.위료해결채색도상중문자여복잡배경안색상근화모호불청여배렬불규칙적문자제취여식별문제,문중채취인공선취문자구역진행소파삽치방대적방법사도상청석화,재이용 K-means방법대문자색채진행취류득도단배경채색문자도상,연후통과이치화처리화문자분할후재결합BP신경망락진행문자식별.실험표명,해방법불부능처리대다수채색도상문자적제취,이차재식별저대비도채색도상문자방면비목전상용적방법요호.
The text extraction and recognition of color images is the research focus in the field of artificial intelligence and pattern recogni-tion. In order to solve the problems of text recognition that the characters in color images are too small to see clearly and the color of the characters is similar as the complex background or the characters are arranged irregularly,use the method which combines the wavelet in-terpolation and K-means cluster to extract the color texts. First,choose the region including the color texts,then employ the wavelet inter-polation to enlarge the color image,use K-means method to cluster the color to obtain a single background image,then change this image into the binary image and segment the text. At last,the trained BP neural network is used for the character recognition. Some experiments show that this method can process the most color text extraction easily,and more efficiently for recognizing the text with the lower con-trast and complex background.