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公开(公告)号：CN103336961B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201310308807.7
申请日：2013-07-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种交互式自然场景文本检测方法，该方法首先在场景图片中标记出感兴趣文本所在区域，即在文本上画一条线；根据这条线从原图中选取一个扩展区域，在扩展区域中进行边缘检测，对边缘检测结果进行连通域标记，再对标记结果的边界进行投影得到边缘文本区域；然后对这个区域分块二值化、连通域标记和投影操作，得到粗略文本区域；最后对粗略文本区域进行分块二值化和反色的二值化操作，对两种二值化结果分别进行连通域标记、去除各种噪声、边界投影和连通域数目确定，根据两种二值图像的连通域数目确定图片极性，再对连通域进行融合得到精确的文本区域。本方法具有局部空间自适应性，对自然场景图片中背景复杂的文本块有很好的检测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103279753B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201310230927.X
申请日：2013-06-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/20
Abstract: 本发明公开一种基于结构指导的英文场景文本块识别方法，S1在部件上对每类字符建立树结构，并为每类字符训练一个用于检测出该类字符结构的字符树结构模型；S2在待识别的文本块图像中使用每类字符树结构模型对每类字符进行检测，得到所有类别字符的检测结果；S3对检测结果进行非极大值抑制，抑制检测分数低的检测结果，保留检测分数高的检测结果，这些保留的检测结果所在位置代表了候选字符所在的位置，将这些候选字符中的每个候选字符所在的位置设为一个节点，利用这些节点建立条件随机场；S4为条件随机场定义损失函数，所述损失函数包括一元损失函数和二元损失函数；S5对损失函数做最小化处理，得到最终的文本块识别结果。
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公开(公告)号：CN103279753A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310230927.X
申请日：2013-06-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/20
Abstract: 本发明公开一种基于结构指导的英文场景文本块识别方法，S1在部件上对每类字符建立树结构，并为每类字符训练一个用于检测出该类字符结构的字符树结构模型；S2在待识别的文本块图像中使用每类字符树结构模型对每类字符进行检测，得到所有类别字符的检测结果；S3对检测结果进行非极大值抑制，抑制检测分数低的检测结果，保留检测分数高的检测结果，这些保留的检测结果所在位置代表了候选字符所在的位置，将这些候选字符中的每个候选字符所在的位置设为一个节点，利用这些节点建立条件随机场；S4为条件随机场定义损失函数，所述损失函数包括一元损失函数和二元损失函数；S5对损失函数做最小化处理，得到最终的文本块识别结果。
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公开(公告)号：CN103035001A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210520167.1
申请日：2012-12-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素分割的地基云自动检测方法，该方法包括：利用超像素分割算法将输入的RGB云图分割为多个超像素块；根据各颜色通道的图像，得到特征图像；计算每一超像素块的局部阈值；利用双线性插值算法得到阈值矩阵；比较阈值矩阵与特征图像得到每个像素点的判断结果；利用判断结果以及像素点之间的位置对应关系，得到输入的RGB云图的云检测结果。本发明方法能够尽可能地保持超像素块中的一致性，获得更好的云检测结果，从而具有较好的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN103035001B
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201210520167.1
申请日：2012-12-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素分割的地基云自动检测方法，该方法包括：利用超像素分割算法将输入的RGB云图分割为多个超像素块；根据各颜色通道的图像，得到特征图像；计算每一超像素块的局部阈值；利用双线性插值算法得到阈值矩阵；比较阈值矩阵与特征图像得到每个像素点的判断结果；利用判断结果以及像素点之间的位置对应关系，得到输入的RGB云图的云检测结果。本发明方法能够尽可能地保持超像素块中的一致性，获得更好的云检测结果，从而具有较好的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN103336961A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310308807.7
申请日：2013-07-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种交互式自然场景文本检测方法，该方法首先在场景图片中标记出感兴趣文本所在区域，即在文本上画一条线；根据这条线从原图中选取一个扩展区域，在扩展区域中进行边缘检测，对边缘检测结果进行连通域标记，再对标记结果的边界进行投影得到边缘文本区域；然后对这个区域分块二值化、连通域标记和投影操作，得到粗略文本区域；最后对粗略文本区域进行分块二值化和反色的二值化操作，对两种二值化结果分别进行连通域标记、去除各种噪声、边界投影和连通域数目确定，根据两种二值图像的连通域数目确定图片极性，再对连通域进行融合得到精确的文本区域。本方法具有局部空间自适应性，对自然场景图片中背景复杂的文本块有很好的检测效果。
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