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改进SURF算法在图像汉字识别中的应用
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2018-07-19
详细说明: 针对复杂背景下汉字匹配准确率较低的问题,提出一种改进的SURF 算法。该算法利用灰度分级的字符分割方法,先进行灰度分割增强图像的对比度,采用灰度分级树将图像中的所有像素处理为树的模式进行计算,根据灰度分级确定主节点,根据主节点的级别所对应的灰度值对图像进行分割。同时,根据汉字结构的特殊性,取消了SURF 算法的旋转不变性。实验结果表明,与未使用改进的SURF 算法相比,对图像质量较差的文本图像,改进的SURF 算法能有效地提高其匹配的准确率。
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