图像中的文本内容包含了丰富的信息,图像中文本内容的检测与识别已经是当下的研究热点之一。对于背景简单的场景,例如文档扫描图像中文本内容的识别,现有算法的效果优秀。但在自然场景中拍摄的图片,背景复杂、包含的字符的字体变化较大、分辨率各不相同,这些问题对文本检测造成了挑战;一些文本区域中的字符可能是不规则分布的,对文本识别造成挑战。面对以上挑战,本文从自然场景图像中文本区域的检测以及识别两个主要方面进行研究,旨在提出一种识别准确率更高的端到端的中英文文本检测与识别算法,并将本文提出算法在路牌场景文本识别中的应用进行研究。本文的研究工作主要分为以下三点:（1）为了解决自然场景文本检测效果不足的问题,本文选择以整体性能相当不错的EAST（Efficient and Accuracy Scene Text）算法为基准,然后分析该算法存在的问题:对长文本区域检测效果不佳。通过改进训练标签生成时文本区域对长边向内收缩的比例、在算法的网络结构中增加特征增强模块增大特征提取主干的感受野、置信度损失函数由平衡交叉熵损失函数改进为Focal loss损失函数,改进EAST算法在公开数据集ICDAR（International Conference on Document Analysis and Recognition）2015数据集上的F1分数由76.40%提高到了82.24%。（2）为了解决自然场景文本识别效果不足的问题,本文选择以经典的CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）算法为基准,针对CRNN算法对于字符分布不规则的文本区域图像识别效果不佳的问题,本文提出引入可变形卷积对CRNN算法的卷积层部分中的卷积进行替换,减少了背景的干扰,而且可以提取到更多字符笔画的特征,因此改进CRNN算法对自然场景文本识别的准确率得到了提高,在ICDAR2015数据集上的识别准确率由65.3%提高到70.6%,在IIIT5K-word数据集上的识别准确率由85.2%提高到了90.3%。（3）为了解决路牌场景文本识别算法准确率不足的问题,本文提出一个包含多种类型的路牌、从多种环境中拍摄的路牌图片的数据集,该数据集比较好地模拟了真实的自然环境中的路牌。然后,将本文提出的文本检测算法与文本识别算法组合为端到端文本识别算法,在路牌场景数据集上进行性能测试,本文算法识别的准确率与基准算法相比,从78.6%提高到84.3%。最后,为了方便实际使用,为该端到端文本识别算法实现了一个拥有可视化界面的软件。