一种基于形态成分分析与自适应字典学习的场景图像文字检测的方法

本发明涉及一种基于形态成分分析与自适应字典学习的场景图像文字检测的方法，属于数字图像处理技术领域。

首先，构建样本数据并训练出两个初始字典：文字字典和背景字典；

然后，由训练好的初始字典、待检测的图像和自适应字典学习算法计算出待检测图像的文字和背景所对应的字典和稀疏表示系数；

接着，由自适应字典和待检测图像对应的稀疏表示系数重建待检测图像中的文字图像；

再用启发式规则对重建的文字图像进行处理，以检测出待检测图像中的候选文字区域；

最后，用矩形框框出最终的文字区域。

本发明使计算机能够自动地理解图像所包含的语义信息，并为导盲技术、车牌识别和车辆定位追踪技术以及图像检索技术等提供了有力的支撑。

本发明涉及一种基于形态成分分析与自适应字典学习的场景图像文字检测的方法，属于数字图像处理技术领域。首先构建样本数据并训练出两个初始字典：文字字典和背景字典；然后由训练好的初始字典、待检测的图像和自适应字典学习算法计算出待检测图像的文字和背景所对应的字典和稀疏表示系数；再由自适应字典和待检测图像对应的稀疏表示系数重建待检测图像中的文字图像；用启发式规则对重建的文字图像进行处理来检测出待检测图像中的候选的文字区域；最后用矩形框框出最终的文字区域。本发明使计算机能够自动地理解图像所包含的语义信息、并为导盲技术，车牌识别和车辆定位追踪技术以及图像检索技术等提供了有力的支撑。