【摘 要】
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文本检测是许多文本识别应用的必要前提,有效地在自然场景图像中检测定位文本能大大提高文本识别的效率.针对现有研究中存在文本检测率不高的问题,利用字母与非字母在Hu矩特
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文本检测是许多文本识别应用的必要前提,有效地在自然场景图像中检测定位文本能大大提高文本识别的效率.针对现有研究中存在文本检测率不高的问题,利用字母与非字母在Hu矩特征上的差异性和文本与非文本在纹理特征上的差异性,提出了一种基于矩和纹理特征的自然场景文本检测算法.该算法首先通过提取最大稳定极值区域（MSER）找出自然场景图像中存在的候选字母;其次,为了有效地删除非字母候选对象,算法在字母分类器中引入Hu矩特征刻画候选字母的几何特征;接下来算法利用自然场景图像中文本具有相似性的特征,通过单链接聚类得到候选文本
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