基于Gabor-统计特征与SVM的文档图像文本检测方法

摘要

目的对文档图像中的文本进行精确检测,深入研究统计特征对于文字纹理特征分类的影响。方法首先结合Gabor-统计特征获得文档图像的特征图像,再应用SCA算法提取文本样本和非文本样本,最后采用SVM实现文本检测,而统计特征的选择使用Fisher准则实现。结果依据Fisher准则,逆差距特征对于Gabor特征分类的类间离散度最大,效果最佳。结论针对不同类型的文档图像,使用Gabor-逆差距特征能够获得较好的检测效果。