复杂背景下字符提取算法的分析与实现  

Analysis and realizer of character detection arithmetic in complex background

作　　者：童小念[1] 李娜[2] 

机构地区：[1]中南民族大学计算机科学学院,湖北武汉430074 [2]中南民族大学工商学院,湖北武汉430074

出　　处：《东北师大学报（自然科学版）》2008年第1期40-44,共5页Journal of Northeast Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：湖北省自然科学基金资助项目(2004ABA029);湖北省教育厅高等学校教学研究项目(20050232)

摘　　要：为了在复杂背景下提取字符,采用了基于图像理论的降维算法和彩色游程算法,对复杂图像进行颜色聚类,通过阈值控制相近颜色的聚类,同时生成平均颜色的彩色游程信息,有效地合并了颜色种类,为字符区域的二值化奠定了良好的基础.实验结果表明,采用以上算法在复杂背景下提取字符,其识别率达到89%.In order to detect characters in a complex background, two algorithms respectively of dimensionality reduction based on graph-theory and of color run-length are adopted to process image. The above algorithms cluster similar colors to generate average color run-length for image binarization by a threshold. The experiment result shows that the detected characters of eighty-nine percentages in a complex background are successfully recognized by OCR.

关 键 词：复杂背景 字符提取 图像理论聚类 彩色游程 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]