结合区域颜色一致性和图割的复杂场景文本分割方法

针对复杂场景文本难以有效分割的问题,提出一种复杂场景文本分割方法.首先,使用简单的线性迭代聚类(SLIC)算法将原始图像分割为若干局部区域,并在其区域邻接图上构建图割模型;然后,采用高斯混合模型(GMMs)和支持向量机(SVM)后验概率模型对场景文本进行建模,并引入每个局部区域与模型之间的匹配度用于计算似然能.为了增强GMMs的鉴别力,在参数学习中引入模型性能描述子,自适应地获得模型参数.实验结果表明,所提出的算法能够较好地处理复杂场景文本分割问题,文本的识别率得到了明显的提升.