基于AdaBoost算法的数字图像文字识别与撷取研究

摘要

提出的一种以连通元件为基础的文字撷取方法,可自动侦测分割在自然场景中的文字区块.首先通过快速的连通元件算法去产生各个连通元件,接着利用几何特微过滤掉大量的连通元件,并对剩下的连通元件进行小波与文理特微的撷取,将其撷取的特微送到Adaboost作为其输入,然后利用Adaboost算法所训练出来的强分类器去进行判断,快速地将图像中非文件的连通元件给滤除,当连通元件区块通过此强分类器时,其连通元件将被视为文字元件且被当作为最后撷取的结果.结合离散小波与文理特微,使得在文字定位的撷取正确率可达95.56％以上;此外通过Adaboost算法的快速收敛,还可以减少计算成本的浪费.