基于张量投票和成份标注的彩色文本的分割
自然景观中文本会受到各种噪声的污染,这给文本的分割和识别带来困难.根据不同特征值将图像分层,使用张量投票框架对每层进行分析,可以有效地去除噪声并对缺失的图像进行修补.由于要根据经验判断阈值,要达到理想的效果必须经过多次运算.引入经改进成分标注方法,确定阁值,提高了效率.实验结果表明,该方法取得了比较好的效果.
文本分割、张量投票、成份标注、中值滤波、阈值确定
30
TP391.41(计算技术、计算机技术)
2009-04-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
478-480