基于笔画识别的视频图片文字提取方法

通过对笔画的对称边缘特点与文字几何特征的认识，根据二阶边缘检测算子捕捉边缘点亮暗变化趋势的能力，使用高斯型拉普拉斯算子寻找“边缘点对”，并构建来自笔画等窄带区域的“对称边缘点对”样本集．从样本集的分布规律中自适应地定出文字笔画搜索窗的尺度及方向．利用最小生成树算法实现由系列搜索窗得到的所有笔画子区域的关联聚类，通过剪枝、伪区域鉴别和阈值分割，将文字以行(含非水平行)或列的形式提取出来．实验表明，该方法对复杂背景下不同的语言类型、亮暗类型、文字行方向及文字尺度具有适应性，在icdar数据集上的查准率和查全率分别达到76%和75%．