基于极大稳定极值区的视频文本检测算法研究

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基于极大稳定极值区的视频文本检测算法研究

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基于极大稳定极值区的视频文本检测算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着网络与多媒体技术的发展,大量的网络资源以媒体的方式存在,这就使视频检索成为人类生活中不可或缺的一部分。到目前为止,视频的检索还是以人工标记为主,如我们所知,这种人工标记的方法是不准确的,而视频中字幕和场景中的文字（文章此处忽略..）能够很好的表达视频的主要内容,因此,基于视频内容的语义分析成为一个热门领域。一般情况下,视频的背景都比较复杂,而且由于视频的有损压缩或视频质量不高,视频的字幕经常会出现颜色渗透、边缘模糊和对比度低的现象,这就给视频文（本文此处忽略..）本检测带来了挑战,在本文中提出了一个鲁棒的文本检测框架来解决这些问题。首先,我们使用梯度幅度图(GAM)来增强输入图像的文本边界,克服了文本边界模糊和颜色渗透的问题；其次,使用两个方向的形态滤波滤除部分背景干扰并增强了文（略..）本与背景的对比度；再次,使用最稳定极值(MSER)区域检测器来检测视频文本的连通区域,以MSER检测到文本区域的亮度均值作为GraphCuts的标签集,HSI颜色空间的H、S、I三通道的欧式距离作为平滑项得到文本的最佳分（文章此处忽略..）割；最后利用文本的几何分布特性将文本连成文本行,并用多帧确认和一些启发教育的方法去除非文本区域。为了验证本文算法的有效性,我们对一系列具有挑战的视频进行测试,实验证明本文提出的文本检测框架具有很好的鲁棒性。

以上为本篇毕业论文范文基于极大稳定极值区的视频文本检测算法研究的介绍部分。

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