[发明专利]图像文字区域的识别方法、电视机和可读存储介质

说明书

本发明公开了一种图像文字区域的识别方法，图像文字区域的识别方法包括以下步骤：对待识别图像进行处理得到含有多个最大稳定极值区域的第一待处理二值图像；聚合各个所述最大稳定极值区域以获得多个备选框，并将所述第一待处理二值图像作为所述待识别图像的掩膜以获得第二待处理二值图像；删除所述第二待处理二值图像的所述最大稳定极值区域中的非文本区域；将所述备选框添加至删除操作后的所述第二待处理二值图像，并将含有所述最大稳定极值区域的所述备选框作为文字区域。本发明还公开了一种电视机和可读存储介质。本发明提高了图像文字区域的识别精度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像文字区域的识别方法、电视机和可读存储介质。

背景技术

文字区域检测和定位是一个非常重要的基础性计算机视觉技术，它是光学字符识别的前提。

自然场景下的文字区域检测由于受到光照，文字变形和尺度变换等问题的挑战，传统的文字检测算法无法正确检测到相应的文字区域，即现有技术中图像文字区域的识别精度低。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种图像文字区域的识别方法、电视机和可读存储介质，旨在解决图像文字区域的识别精度低的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种图像文字区域的识别方法，所述图像文字区域的识别方法包括以下步骤：

对待识别图像进行处理得到含有多个最大稳定极值区域的第一待处理二值图像；

聚合各个所述最大稳定极值区域以获得多个备选框，并将所述第一待处理二值图像作为所述待识别图像的掩膜以获得第二待处理二值图像；

删除所述第二待处理二值图像的所述最大稳定极值区域中的非文本区域；

将所述备选框添加至删除操作后的所述第二待处理二值图像，并将含有所述最大稳定极值区域的所述备选框作为文字区域。

优选地，所述删除所述第二待处理二值图像的所述最大稳定极值区域中的非文本区域的步骤包括：

采用卷积神经网络算法判断所述第二待处理二值图像的所述最大稳定极值区域是否为非文本区域；

删除判定为非文本区域的所述最大稳定极值区域。

优选地，所述对待识别图像进行处理得到含有多个最大稳定极值区域的第一待处理二值图像的步骤之后，还包括：

获取所述第一待处理二值图像中各个所述最大稳定极值区域的几何信息，并判断所述几何信息是否匹配预设几何信息；

删除不匹配的所述几何信息对应的所述最大稳定极值区域，并并执行所述聚合各个所述最大稳定极值区域以获得多个备选框的步骤。

优选地，所述对待识别图像进行处理得到含有多个最大稳定极值区域的第一待处理二值图像的步骤包括：

采用依次递增的灰度阈值二值化处理所述待识别图像，以获得含有多个最大稳定极值区域的第一待处理二值图像。

优选地，所述聚合各个所述最大稳定极值区域以获得多个备选框的步骤包括：

获取所述最大稳定极值区域对应的预设膨胀参数；

根据所述预设膨胀参数对各个所述最大稳定极值区域进行膨胀操作，以获得待处理区域；

将交叠的各个所述待处理区域聚合，以获得所述备选框。

优选地，所述图像文字区域的识别方法，还包括：

获取所述待识别图像的格式；

在所述待识别图像的格式为预设格式时，执行所述对待识别图像进行处理得到含有多个最大稳定极值区域的第一待处理二值图像的步骤；