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基于边缘增强MSER的模糊检务文本检测

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为了可以从模糊检务图像中高效、准确地提取文字信息,本文提出了基于边缘增强的最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions,MSER)算法和免疫遗传(immunogenetic algo-rithm,IGA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的多特征自适应权重融合相结合的方法来提取模糊检务图像中的文本.利用边缘增强的MSER算法对图像文本进行检测,将所检测出的MSER进行合并得到文字候选区域;为了滤除候选区域中的非文本区域,采用特征融合公式对图像的3种特征进行融合,然后采用IGA优化SVM分类器寻找最优参数,最后将候选区域送入训练好的分类器滤除非文本.实验结果表明,相较于其他算法,本文算法有更高的真阳率与更低的假阳率,针对模糊检务图像文字提取具有更高的准确性.
Fuzzy inspection text detection based on edge enhancement MSER

fuzzy inspection imagemaximally stable extremal regions(MSER)edge enhancementfea-ture fusionimmunogenetic algorithm(IGA)

于晓、高玲

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天津理工大学复杂系统控制理论与应用重点实验室,天津 300384

模糊检务图像 最大稳定极值区域(MSER) 边缘增强 特征融合 免疫遗传算法(1GA)

天津市教委科研项目

2018KJ133

2023

10.16136/j.joel.2023.09.0619

光电子·激光
天津理工大学 中国光学学会

光电子·激光

CSCD北大核心
影响因子：1.437
ISSN：1005-0086
年,卷(期)：2023.34(9)
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