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彩色图像文字的提取和识别是人工智能与模式识别领域中的研究热点。现有方法在处理彩色图像中背景与文字相近或者字体较小的图像文字时会受到复杂背景的影响。为了解决彩色图像中文字与复杂背景颜色相近和模糊不清与排列不规则的文字提取与识别问题,文中采取人工选取文字区域进行小波插值放大的方法使图像清晰化,再利用K-means方法对文字色彩进行聚类得到单背景彩色文字图像,然后通过二值化处理和文字分割后再结合BP神经网络进行文字识别。实验表明,该方法不仅能处理大多数彩色图像文字的提取,而且在识别低对比度彩色图像文字方面