基于角点密集度的视频图像中维吾尔文字区域定位技术研究

摘要

维吾尔文作为中国四大少数民族语言之一，我国面积最大的行政区新疆维吾尔自治区所主要使用的文字，在探索及继承传统的民族文化具有很重要的研究意义。然而文字是最能直观地表达一个民族文化，传统习俗，发扬良好的精神所使用的主要信息传递工具。随着近些年多媒体技术的不断革新，图像、视频等信息媒质海量出现。而且更多文字嵌入在视频或图像中携带重要的内容信息，同时也有很多不良信息利用网络途径大量传播，因此对视频/图像中维吾尔文字的检测与识别对网络安全有着很大的贡献；文字区域的正确检测与定位是文字提取识别系统的首要条件，而对大批量视频序列的文字区域进行定位需要大量的人力，精力以及时间，所以，设计并制作一个高效率的维吾尔文字区域定位系统有着十分重要的研究价值。
　　本文针对如何定位视频序列中维吾尔文字区域问题，结合维吾尔文字的结构特点，提出了Harris角点检测与角点间距离分类相结合的方法。首先对输入灰度图像提取边缘并进行Harris角点检测，之后对非文字孤立角点进行滤除，对滤除之后的角点分布图进行水平投影并得到分段角点区域，在此过程中，把角点所在的行与行之间的空白间距的位置确定为切分点，根据切分点进行分段；其次对每一段角点区域分别用垂直投影法，也用同样的方法实现段内的角点分块区域并对每一块区域确定文字的基线位置；然后对所有基线位置上的角点所构成的角点图进行膨胀，并通过连通域合并的方法确定文字候选区域的文本框位置；最后用提出的启发式约束条件进行验证。经过实验表明，提出的算法无论是在与其他同类算法的对比，还是在包含单个文字区域的图像序列或者是多个文字区域并联存在的视频帧，都有较好的效果，具有实时性、鲁棒性和抗干扰性。

目录

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 文字定位技术的国内外研究现状

1.3 视频图像简介

1.4 图像中文字的表现形式

1.5 视频图像中的文字具有以下特征

1.6 文字区域定位技术存在的难点

1.7 本文主要研究内容及章节安排

第二章 文字定位技术概述

2.1 文字提取识别系统

2.2 文本检测定位技术算法

2.3 本章小结

第三章 角点检测算法概述

3.1 角点

3.2 角点检测算法

3.3 基于灰度的几种算法性能比较

3.4 本章小结

第四章 基于角点密集度的维吾尔文视频图像中的文字区域定位

4.1引言

4.2 维吾尔文字结构特点

4.3视频图像中文字区域的定位

4.4 角点区域的分层及分块

4.5 基线位置的确定

4.6 连通域合并

4.7 实验结果与分析

4.8 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

攻读硕士期间发表论文和参加科研情况

致谢

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