基于小波变换和SVM的文本区域定位
来源期刊:东北大学学报(自然科学版)2007年第2期
论文作者:孙红星 赵楠楠 徐心和
文章页码:165 - 168
关键词:文本检测;纹理分析;小波变换;支持向量机(SVM);形态学;
摘 要:提出了一种基于小波变换和支持向量机(SVM)在数字图像中定位文本的方法.对图像进行小波变换,并在低频概貌和高频能量空间应用SVM提取文本的纹理特征,由SVM来决定当前的像素是文本类还是非文本类.因为SVM的分类结果可能存在噪声或错误,用形态学去噪和计算纹理能量的方法对SVM的分类结果进行后处理.小波变换和SVM的结合,不仅降低了输入空间样本的数量,而且利用了SVM适合于高维空间工作的特点,提高了文本提取的效率.实验结果表明,提出的方法可以快速有效地定位数字图像中的文本区域.
孙红星1,赵楠楠2,徐心和1
1. 东北大学信息科学与工程学院2. 辽宁科技大学电信学院
摘 要:提出了一种基于小波变换和支持向量机(SVM)在数字图像中定位文本的方法.对图像进行小波变换,并在低频概貌和高频能量空间应用SVM提取文本的纹理特征,由SVM来决定当前的像素是文本类还是非文本类.因为SVM的分类结果可能存在噪声或错误,用形态学去噪和计算纹理能量的方法对SVM的分类结果进行后处理.小波变换和SVM的结合,不仅降低了输入空间样本的数量,而且利用了SVM适合于高维空间工作的特点,提高了文本提取的效率.实验结果表明,提出的方法可以快速有效地定位数字图像中的文本区域.
关键词:文本检测;纹理分析;小波变换;支持向量机(SVM);形态学;