利用小波和剪切波变换进行视频文本定位
计算机视觉与模式识别
2015-06-16 v2
摘要
视频中的文本对于高效准确地索引和检索视频文档非常有用且重要。在本文中，我们提出了一种新的文本检测方法，该方法使用由小波和一种最近引入的称为剪切波 (shearlets) 的变换组成的组合字典。小波为点状结构提供最优稀疏展开，而剪切波为曲线状结构提供最优稀疏展开。通过结合这两个特征，我们计算了一个高频子带以增强文本部分。然后，利用 K-means 聚类从小波和剪切波组合系数的标准差 (SD) 以及小波和剪切波特征的并集中获取文本像素。通过基于无监督 K-means 分类输出帧的几何属性对相邻区域进行分组，从而获得文本部分。在标准数据库及新收集数据库上的测试表明，所提出的方法优于一些现有方法。
引用
@article{arxiv.1307.4990,
title = {Video Text Localization using Wavelet and Shearlet Transforms},
author = {Purnendu Banerjee and B. B. Chaudhuri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.4990},
year = {2015}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1101.0553 by other authors