黑龙江省自然科学基金(QC2009C35)
- 作品数：4 被引量：12H指数：3
- 相关作者：吴锐尹芳陈德运黄剑华唐降龙更多>>
- 相关机构：哈尔滨理工大学哈尔滨工业大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省自然科学基金黑龙江省教育厅科学技术研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 模糊逻辑和谱聚类的字符图像分割被引量：3
- 2010年
- 为了从复杂背景中有效分离出字符图像,提出了一种基于模糊逻辑的谱聚类字符图像分割方法.利用最大信息熵准则获得模糊函数的参数,将原始图像模糊化;在模糊后的图像上建立像素间的相似矩阵,文本图像的纹理、灰度及像素间的距离是定义相似函数的依据,计算相似矩阵最小特征值对应的特征向量,并对其聚类划分;利用分类后的特征向量对相似矩阵进行划分,进而实现原图像的分割.实验结果表明:本文方法优于一般的阈值化分割方法,能够有效处理背景复杂的自然场景文本图像.
- 吴锐尹芳唐降龙黄剑华
- 关键词：谱聚类模糊逻辑纹理分析
- 改进的谱聚类图像分割方法被引量：6
- 2011年
- 图像分割作为图像识别的一个重要处理步骤,但存在效果不理想或者计算复杂度过高的问题。提出一种新的灰度图像二值化的方法。该方法将Ncut作为谱聚类的量度,在计算该值时使用基于图像灰度级的权重矩阵,而非普通基于图像像素的权重矩阵。这样,计算复杂度和空间复杂度都明显降低。通过对实际场景中文本图像的实验,数据表明此方法在时间和系统开销方面比传统基于阈值的分割方法具有更优的性能。
- 尹芳陈德运吴锐
- 关键词：二值化图像分割空间聚类
- 基于消失点的场景文本透视变形校正方法被引量：3
- 2011年
- 针对自然场景文本识别过程中文本图像的透视变形问题,提出一种有效的基于消失点的场景文本透视变形校正方法。该方法首先利用由文本字符边缘端点拟合得到的文本基线检测消失点,然后利用消失点信息估计单应矩阵部分参数,使用单应矩阵实现图像校正,得到正视的文本图像。与其他方法相比,该方法受文本版式的限制更少。实验结果表明,该方法能有效校正文字行数较少的场景文本,明显提高字符识别率。
- 陈德运尹芳吴锐
- 关键词：场景文本消失点
- 基于谱聚类的改进的文本图像分割方法被引量：2
- 2013年
- 针对谱聚类方法在图像分割时的高复杂性,提出了一种基于归一化割(Ncut)的改进的谱聚类文本图像分割方法。该方法以经过量化后的颜色集合作为图分割中的顶点以简化加权图模型,从而显著降低谱聚类时的计算复杂性。首先根据文本图像特点建立相似性权值函数,然后根据场景文本颜色分布特性按照颜色直方图对色彩空间进行量化,并以量化后的颜色等级为单位构造相似矩阵,最后在Ncut准则下利用谱聚类方法实现图像分割。在包括ICDAR 2009、2003竞赛测试集以及其他大量文本图像上的实验表明,该方法具有良好的文本分割性能。
- 尹芳吴锐陈德运于晓洋
- 关键词：图像分割文本图像谱聚类相似矩阵
