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提高復(fù)雜背景及噪聲干擾文本圖像的文本分割性能是文本識(shí)別研究中的重要問(wèn)題和難點(diǎn)，為更好地解決這一難題，提出一種基于超像素融合的文本分割方法。首先對(duì)文本圖像初始二值化，并估計(jì)文本筆畫寬度；然后進(jìn)行圖像超像素分割并融合；最后利用超像素融合的局部相似性對(duì)初始二值化圖像進(jìn)行文本校驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與最大穩(wěn)定極值區(qū)域（ MSER）及筆畫超像素聚合（SSG）方法相比，所提方法在KAIST數(shù)據(jù)集上的分割精度分別提高了8. 00個(gè)百分點(diǎn)和7.00個(gè)百分點(diǎn)，在ICDAR2003數(shù)據(jù)集上的文字識(shí)別率分別提高了5.33個(gè)百分點(diǎn)和4.88個(gè)百分點(diǎn)。所提方法具有較強(qiáng)的去噪能力。
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