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Text Extraction From Texture Images Using Masked Signal Decomposition

机译:利用掩模信号分解从纹理图像中提取文本

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摘要

Text extraction is an important problem in image processing with applicationsfrom optical character recognition to autonomous driving. Most of thetraditional text segmentation algorithms consider separating text from a simplebackground (which usually has a different color from texts). In this work weconsider separating texts from a textured background, that has similar color totexts. We look at this problem from a signal decomposition perspective, andconsider a more realistic scenario where signal components are overlaid on topof each other (instead of adding together). When the signals are overlaid, toseparate signal components, we need to find a binary mask which shows thesupport of each component. Because directly solving the binary mask isintractable, we relax this problem to the approximated continuous problem, andsolve it by alternating optimization method. We show that the proposedalgorithm achieves significantly better results than other recent works onseveral challenging images.
机译:从光学字符识别到自动驾驶的应用中,文本提取是图像处理中的重要问题。大多数传统的文本分割算法都考虑将文本与简单背景(通常具有与文本不同的颜色)分开。在这项工作中,我们考虑将文本与具有相似颜色的带纹理的背景分开。我们从信号分解的角度来看这个问题,并考虑一个更现实的场景,其中信号分量彼此叠加(而不是相加)。当信号叠加时,要分离信号分量,我们需要找到一个二进制掩码,以显示每个分量的支持。因为直接求解二进制掩码是很棘手的,所以我们将该问题简化为近似连续问题,并通过交替优化方法来解决。我们表明,在几个具有挑战性的图像上,所提出的算法比其他最近的工作取得了明显更好的结果。

著录项

  • 作者

    Minaee, Shervin; Wang, Yao;

  • 作者单位
  • 年度 2017
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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