数字视频中文字分割算法的研究

电视视频字幕文字提取应用方法分析摘要随着网络的发展，电视的智能化、数字化也不断的提高，快速、便捷地为人们提供大量的信息。

在提供各类媒体信息的同时，也出现了电视视频内容安全等问题。

为了及时给人们提供准确、原汁原味的信息，我们采取一种提取电视视频字幕文字的方法，使电视内容在播放过程中，不会发生任何变化，让人们放心的观看自己喜欢的节目。

关键词电视视频；文字；提取方法中图分类号tn94 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2013）88-0003-021根据角点检测原理的字幕文字提取方法角点是图像边界上曲率很高的点，是图像纹理的一个重要特征。

图像信息里含有很多的角点，在使用原图进行计算的前提下，角点计算不但可以够保留原有信息而且还可以提高计算的效率。

本方法就是利用角点这个纹理特征来进行文字区域的检测。

根据图像边缘的方法要对图像边缘进行编码，图像的分割和边缘提取决定了这种角点检测效果的好与坏，由于该操作方法操作难度和计算量都比较大，所以检测效果不是太令人满意。

通过计算点的曲率及梯度来检测角点的方法叫做图像灰度。

harris角点检测算法是通过微积分的运算方法和自相关矩阵的方法来进行角点的检测，进一步提高文字的提取效率。

为了抑制噪声的产生，harris检测算法是把高斯函数作为检测窗口，平滑滤波是对图像的第一步处理，图像中角点检测是对图像的进一步处理，本文提出了一种视频字幕检测算法其依据是角点检测。

在视频图像中，背景留下的一些角点也可能被看成是文字区域的角点。

为了提高文字区域检测的准确率，降低提取结果中的噪声，应先将角点分布图中孤立的角点滤除。

因为大量的角点存在于视频图像中的文字区域，所以从角点分布图中来看，角点分布密度很大的情况就是文字区域，而在视频图像中的某些背景区域虽然也含有不够密集的角点，但是文字区域构成的最小外接矩阵特征与背景区域角点构成的最小外接矩阵特征相差较大。

可以利用这些对角点分布图进行过滤，检测找出文字区域。

基于聚类和多神经网络的中文视频文字识别黄轩【摘要】通过研究视频汉字识别问题，提出了关于视频中汉字跟踪及分割算法。

首先，提取视频样本特征，采用 K 均值算法进行聚类作为第 I 次分类，之后，采用多个 BP(back propagation)神经网络进一步细分一次分类后的结果作为二次分类。

最后，对以上算法进行了实验验证，结果证明这些算法是有效的，多层分类器较单一的 BP 神经网络分类器识别率更高。

%In this paper we study the problem of Chinese character recognition in video. We propose a series of algorithms on Chinese character division, tracking. Based on them we design a multi-level sorter. Firstly we extract the features of some samples and employ K-means clustering algorithm to carry on I level classification. Secondly, we employ the algorithm of multi-back propagation neural network (MBPNN) to classify every category once again and we call it II level classification. Finally, we carry on the experiment and the testing result proves that these algorithms are effectively and recognition rate is higher than conventional back propagation neural network.【期刊名称】《漳州职业技术学院学报》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】5页(P7-11)【关键词】汉字分割;汉字跟踪;k均值聚类;BP神经网络【作者】黄轩【作者单位】漳州职业技术学院经济管理系，福建漳州 363000【正文语种】中文【中图分类】TP441.4;TP1831 引言随着计算机硬件速度的不断提升，视频在许多领域得到了广泛的应用，视频提取也变得十分重要的研究课题。

基于图像处理的手写汉字识别技术研究手写汉字识别技术，是指通过数字图像处理技术实现对中文手写汉字的自动识别和转化。

随着人工智能技术的发展，手写汉字识别技术不断创新，其应用领域也越来越广泛。

一、手写汉字识别技术的研究背景手写汉字是中文书写传统之一，然而，手写汉字的识别是一项非常困难的任务。

之前的手写汉字识别技术大多采用人工制作特征向量或模板匹配方法，存在着低效、低准确率等缺陷。

随着计算机技术和模式识别技术的发展，通过数字图像处理技术进行手写汉字识别成为了可能。

二、手写汉字识别技术的研究现状目前，手写汉字识别技术主要分为离线和在线两种情况。

离线也即离线手写汉字识别，是指将已经绘制完毕的汉字图片传入计算机进行识别。

典型的离线手写汉字识别技术包括基于梯度、灰度共生矩阵、哈里小波、支持向量机（SVM）等的算法。

离线手写汉字识别技术的缺点是无法处理手写汉字的时序信息，其优点是比较简单，计算速度快。

在线手写汉字识别指的是在写字过程中即时识别所写的汉字。

在线手写汉字识别技术又分为笔迹跟踪识别和手势识别两种方式。

笔迹跟踪识别技术利用触控板或其他电子笔绘制，曲线的时序信息丰富，这种方法可以实现实时识别和纠正错误。

手势识别技术是利用摄像头或其他传感器采集手势图像，再经过处理和分析，完成手写汉字的识别任务。

在线手写汉字识别技术的优点是能够处理汉字的时序信息，但其缺点是算法更加复杂。

三、数字图像处理在手写汉字识别中的应用数字图像处理是指从数字图像的角度进行图像处理。

其主要任务是去噪、增强、分割和特征提取等。

在手写汉字识别中，数字图像处理技术可以通过分割字符、去除噪声、特征提取等方式来提高识别准确率。

1. 图像去噪手写汉字图像的质量很容易受到笔画数量、笔画形态、字体等因素的影响，常常存在噪声影响。

图像去噪是首要任务，常用的方法有中值滤波法、小波变换法、自适应中值滤波法等。

2. 字符分割字符分割是指将整个手写汉字图像分割成汉字的各个笔画或构件。

人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东云计算平台上两种中文分词算法的实现对比研究周寅，龙广富（武汉船舶职业技术学院，湖北武汉430050）摘要：现如今，常用的中文分词算法为IKAnalyzer （简称为：IK ）和ICTCLAS （简称为：IC ）两种，这两种算法也可以说是如今的主流中文分词算法，为了能够更好的研究两种算法的性能，本文首先利用理论对两种算法在单机环境下的性能进行分析,而后通过Hadoop 分布式文件管理系统（简称为：HDFS ）、Hadoop 集群和并行处理大数据集的MapReduce 所共同组成的系统框架，并将算法优化后，通过开展大量的实践性实验对两种不同算法在分布式环境下对大数据集进行处理后的表现进行比较，而后得出具体的分析结果，希望能够为相关人士带来帮助。

关键词：云计算；IKAnalyzer ；ICTCLAS ；Hadoop ；比较中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1009-3044(2021)09-0191-02开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：对于中文分词法来说，该方法最初被北京航空航天大学的梁南元教授所提出，属于一种在查字典分析方法基础上的分词方法，近些年来，由于我国经济水平和社会发展的速度越来越快，中文在整个世界舞台中所占据的地位也越来越重要，并且吸引了更多学者加入中文分词法的研究中，现如今已经实现了基于多种词典和概率统计的中文分词算法，而在面对这些大量的中文信息时，必须要确保文本分词结果，在满足本身词义的基础上，尽可能延长词组长度，而现如今的中文分词算法种类非常多，但是可以将其大致分为三种，分别为基于字符串匹配的分词、基于理解的分词以及基于统计的分词，在这种情况下也出现了多种分词算法产品，比如SCWS 、HTTPCWS.IKAnalyz⁃er 2012、FudanNLP 、ICTCLAS 等，而这些分词算法均不能算作为开源，而考虑到虽然IKAnalyzer 2012、ICTCLAS 等算法属于开源，但是这些算法却大多应用在单机环境下，考虑这一前提条件，可以将这两种算法引入到云计算平台上，进而使其能够与更多应用进行结合。

视频中藏文文本的检测方法研究作者：索朗曲珍高定国李婧怡白玛旺久来源：《电脑知识与技术》2023年第35期摘要：随着各种视频的增多，对于大量视频中文字的提取与监测等方面提出了更高的要求，研究视频中文字的文本检测和识别对语音文本的收集、视频监测等有重要的意义。

目前视频中藏文文本的检测、识别研究还处于起步阶段，该文采用DBNet、DBNet++、PSENet、EAST、FCENet等5种基于分割的深度学习文字检测算法对视频中藏文字幕进行了检测，对比分析了5种检测算法对视频中藏文字符的检测性能。

实验表明，在文字检测阶段采用的渐进式扩展算法PSENet在测试集上具有更好的检测性能，其在测试集上的准确率、召回率、F1值分别达到了0.996、0.995、0.998。

关键词：视频；藏文文本；检测中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）35-0001-05开放科学（资源服务）标识码（OSID）0 引言基于深度学习的视频文字检测是指检测定位连续的视频帧中包含文字区域的位置。

视频字幕中所包含的文字信息有助于理解视频，是对视频内容的解释说明。

通过对视频中的文字进行检测识别来监管确保其内容积极健康，如视频画面中是否含有反动宣言等，在快速传播的信息化时代下对维护国家安全、社会稳定和推动藏文信息处理的发展具有重要意义。

目前视频中文字的检测与识别研究主要集中在英文和中文，并取得了较好的成果，但视频中藏文的检测与识别研究仍处于起步阶段，以往的研究主要针对现代印刷体、木刻版藏文古籍文本以及自然场景下的藏文进行检测和识别。

视频中藏文的检测识别与自然场景下藏文的检测识别相似，但存在着一定的差异。

视频中的藏文字分为场景文字和人工添加文字，人工文本虽然比自然场景中的文字更加稳定，但由于视频背景和文字实时变化、字体多样且文字的位置和大小不固定，使得文字的检测定位存在困难，于是有必要研究视频中的藏文检测与识别。

基于K均值聚类的文字分割算法研究与实现作者：朱亚平鲁永杰李华来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第02期摘要：多数图像因为背景复杂，文字的结构、颜色、灰度值不确定，导致文字分割困难，复杂背景图像的文字分割近些年受到大量的关注与研究，但多数都是基于某些特定条件进行文字分割或者需要手动设置参数，适用范围具有很大的局限性。

针对以上问题提出了一个计算效率高，适应性强而且无监督实现的算法：基于均值聚类的复杂背景图像的文字分割算法。

算法针对文字的笔画特征使用增强的算子响应度作为判决与反馈条件，自适应的决定出最佳聚类数的值，分割出最佳的文字图像。

实验结果表明，对具有复杂背景的文字图像，算法具有较准确的分割效果与实时的分割速度，抗噪声能力也具有一定的优越性。

关键词：文字分割；无监督；均值聚类；算子；反馈中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 02-0000-051 引言视频与图片中经常包含大量的文字信息，这些文字具有较高的指向性，文字的提取对于我们检索以及理解视频的内容并做进一步的处理具有重要意义。

但由于图像的背景复杂，干扰较多，文字本身的结构信息，颜色，笔画粗细，灰度值都具有不确定性，现有的技术难以直接识别，将文字从复杂背景中分割出来具有较大的难度。

常用的文字分割算法主要有基于阈值的算法、基于连通域的算法、基于学习的算法。

基于阈值的算法是使用较为广泛也是比较经典的算法，主要分为全局阈值法，局部阈值法，基于熵的算法。

Otsu[1]，Watanabe Y等[2]使用了全局阈值算法分割文字；Niblack[3]提出的局部阈值法主要是对图像进行分区，并且不同的分区使用不同的阈值，较全局阈值具有更强的适用性。

后来Sauvola[4]又对局部阈值算法作了改进。

局部阈值算法较全局阈值而言虽然能处理更多的退化图像，但是依然主要适用于灰度图像或者单一颜色通道的图像。

基于熵的算法是根据不同灰度层之间的熵信息进行文字分割，这种算法也是主要适用于单个颜色通道上的图像或者灰度图像。

图像视频复杂场景中文字检测识别方法研究图像视频复杂场景中文字检测识别方法研究摘要：随着社会的发展和智能设备的普及，图像和视频中的文字检测和识别成为一项重要的研究领域。

然而，复杂的场景中文字的检测和识别仍然具有挑战性，因为存在背景复杂、字符变形、遮挡等问题。

本文详细介绍了图像视频复杂场景中的文字检测和识别方法的研究进展，并探讨了当前方法在解决复杂场景中的文字识别问题上的优势和不足之处。

通过总结研究现状和存在的问题，提出了未来研究的方向和可能的解决方案。

1. 引言随着数字图像和视频的广泛应用，自动文字检测和识别技术在各个领域中起着重要作用。

例如，在智能交通系统中，可以自动识别道路标志和交通信号灯上的文字；在监控系统中，可以从图像或视频中提取文字信息以便更好地进行安全管理。

然而，由于图像和视频中的文字通常被噪声、背景复杂、遮挡等因素所影响，使得文字检测和识别成为一个困难的问题。

2. 图像文字检测方法图像文字检测是指从图像中提取出文字区域的过程。

根据研究的方法和策略，可以将图像文字检测方法分为基于连通区域的方法、基于特征的方法和基于深度学习的方法等三类。

2.1 基于连通区域的方法基于连通区域的方法是通过图像的形态特征提取和连通区域分析来检测文字区域。

首先，对图像进行预处理，如灰度化、二值化、滤波等。

然后，利用形态学运算，如腐蚀、膨胀、开操作等，减少噪声并增强文字区域。

最后，通过连通区域分析，提取出连通区域，从中筛选出文字区域。

尽管这种方法在简单场景中具有较好的效果，但在复杂场景中面临着字符变形、遮挡等问题，检测效果较差。

2.2 基于特征的方法基于特征的方法是通过对文字和非文字区域的特征进行分析来检测文字区域。

常用的特征包括颜色、纹理、形状、边缘等。

首先，对图像进行预处理，如颜色空间转换、边缘检测等。

然后，提取出文字和非文字区域的特征，并通过分类算法来对特征进行判别。

最后，根据判别结果提取出文字区域。

这种方法在复杂场景中具有一定的鲁棒性，但对于字符变形、遮挡等问题仍然存在局限性。

基于CDF9-7小波和自适应Otsu算法的视频字幕分割黄同;邵思飞【摘要】提出了一种基于CDF9-7小波和自适应Otsu算法的视频图像字幕分割算法。

首先从视频中截取视频图像，并对其进行灰度化等预处理，其次对预处理后的图像进行CDF9-7小波变换，获取其水平和垂直的高频分量HH，然后使用自适应Otsu算法分割出该高频分量图像中的字幕区域。

实验表明，该算法分割效果良好，具有一定的鲁棒性和自适应性。

以这些区域为基础，可以进一步完成诸如视频字幕识别等图像分析、理解和识别操作。

%A video image subtitle segmentation algorithm based on CDF9-7 wavelet and adaptive Otsu algorithm is proposed in this paper. First,a video image is extracted from the video stream,its pretreatment such as graying is made,the pretreated image′s horizontal and vertical hi gh-frequency component HH is obtained by CDF9-7 wavelet transformation,and then the image subtitle regions in the high frequency component image are segmented by using adaptive Otsu algorithm. Experiments show that the method works well and has a certain robustness and adaptability. Based on these regions,further image analysis,understand-ing and recognition tasks such as video subtitle recognition can be achieved.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2014(000)009【总页数】3页(P50-52)【关键词】CDF9-7小波;自适应Otsu算法;视频字幕;图像分割【作者】黄同;邵思飞【作者单位】延安大学西安创新学院，陕西西安710100;延安大学西安创新学院，陕西西安 710100; 延安大学物理与电子信息学院，陕西延安 716000【正文语种】中文【中图分类】TN911.73-34;TP391.10 引言视频是依据人眼视觉暂留原理，存储的看上去平滑连续而实际上动态捕捉的一系列的静态照片，已经成为互联网上除文字、声音之外最重要的媒体形式，对其自动分析与理解已经成为当前网络监管的重要研究内容。

中国体视学与图像分析　2004年第9卷第4期CHI NESE JOURNAL OF STEREOLOGYAND I MAGE ANALYSIS Vol19No14Sept12004文章编号:1007-1482(2004)04-0244-05・综述・非压缩域数字视频中文字的检测与提取高平利,任金昌,赵荣椿(西北工业大学计算机学院,西安710072)【摘要】:作为一种高级语义特征,视频中的文字信息对视频内容的理解、索引和检索具有重要意义。

本文针对非压缩域中视频文字的检测与提取技术做了详尽的分析和讨论,涉及的内容包括:文字事件的检测、帧图像中文字区域的检测与分割以及视频文字识别(Video OCR)等。

对于不同的典型算法,分析了其理论基础和应用特点,并且通过对比指出其不足和应用的局限。

最后,本文还展望了该技术未来发展的方向。

【关键词】:非压缩域;文字事件检测;文字分割与识别;视频索引与检索【中图分类号】:TP391143 【文献标识码】:AT ext Detection and Extraction in U ncompressed Digital VideosGao Ping2li,Ren Jin2chang,Zhao Rong2chun(School of Computer Science,Northwestern Polytechnical University,Xi’an710072)【ABSTRACT】:As a high-level semantic feature,text information of videos is very important for un2derstanding,indexing and retrieval of video contents.In this paper,comprehensive analysis and dis2cussions are given on detection and extraction of texts from videos in uncompressed domain,in whichseveral topics are involved:text event detection,text region detection and segmentation in videoframes as well as video OCR,etc.As for different typical algorithms,their theoretical basis and ap2plications are discussed,along with shortcomings and limitations in applications are pointed outthrough comparisons.Finally,some relevant prospects are also proposed.【KE YWOR DS】:uncompressed domain;text event detection;text segmentation and recognition;video indexing and retrieval1　引言随着Internet网络应用的普及和图像、视频等多媒体数据的迅速增长,基于内容的视频索引和检索(Content-based Indexing and Retrieval,CB IR)已经成为人们的研究热点。