自然场景下的文字识别由于文字所处背景复杂，很难准确定位到图像或视频中的字符，字符的定位技术成为解决自然场景下文字识别的重要环节。以自然场景图像中的文字定位与提取作为研究内容，它需要解决以下五个问题：一是图像的类型及来源；二是实验的平台；三是图像中文本区域的定位方法；四是针对文本区域如何提取单个字符；最后，对定位的结果如何进行评价。　　针对自然场景图像中的文字定位所要解决的问题，提出了一个详细的解决方案。首先，由带有摄像功能的移动终端采集到自然场景中带有文字的彩色图像，图像格式为JPG格式；其次，以 Android平台作为实验平台，在该平台下进行实验，测试定位结果的准确率；第三，提出了基于分层块的文本区域定位方法。该方法先是将彩色图像做灰度化处理，其次进行基于分块及灰度梯度值的边缘提取，再次在边缘图像上作区块标记和连通域分析，得到候选文本区域，最后进行文本区域过滤和文本区域聚合；第四，对得到的文本区域，提出了基于局部重叠阈值分割的文本区域内单个字符提取方法。该方法先是将文本区域作基于局部重叠阈值分割的二值分割处理，得到二值图像，其次将文本区域的二值图像作水平及垂直方向上的投影，根据投影曲线切分出单个字符，最后对得到的字符进行过滤。第五，将自然场景图像中的文字定位方法在Android平台上实现，并对实验的结果进行统计，计算该文字定位算法的准确率。　　实验中得到的文字定位的准确率为83％，表明该文字定位算法是有效的，能够将自然场景图像中的大部分文字提取出来。