论文研究 基于最大梯度差的叠加文本定位.pdf

通过分析文本特征和背景，提出一种基于最大梯度差的叠加文本定位算法。首先获得横向和竖向两个方向的梯度图像，然后设定一个窗口扫描整个图像，分别计算窗口内的最大梯度差，得到两个方向的最大梯度差矩阵，然后分别通过自适应阈值算法找出疑似文本像素，再将两个方向的判决结果取交集，消除部分复杂背景造成的误判。接着利用数学形态学运算和先验知识剔除伪文本区。最后利用改进的穿越线算法精确定位文本。实验表明，本算法不仅对横向文本具有较高的查全率和较低的虚警率，并且对竖向文本也有较好的定位效果。