近年来,计算机技术、多媒体技术以及通信技术的迅速发展与融合,极大地改变了人们的生活与沟通方式。在Internet上,包含语音、视频、图像以及动画的页面大量涌现并成为主流,它一方面有效改善了人们之间交流与沟通方式。另一方面,也带来许多无用的垃圾信息(如广告),形成所谓“幸福的烦恼”。如何过滤其中大量的垃圾信息,检索出对用户有价值的信息就成为目前研究的热点问题。本文正是基于此背景下,针对网络动画过滤这一具体主题进行研究,并提出一种基于DCT的字符类边缘检测过滤方法。本文的主要工作包括:1、详细分析网络动画的基本特征,对目前流行网络动画所采用的GIF文件格式进行研究,针对其特点,给出网络动画关键帧的提取方法。2、基于网络动画特征分析,提出一种基于DCT变换的字符检测方法。详细阐述该算法的基本原理,并对其核心处理技术——DCT变换、数值形态学、双线性插值放大和基本数字图像处理等进行论述,说明它们的基本原理以及在该算法中的地位和具体使用方法。经过这些基本处理过程后,最终得出动画帧文本检测结果——类字符边缘图像。3、根据动画帧图像的文本检测结果,采用多分辨率变换与基于映射相接合的方法进行文本块定位,精确定位出文本块在图像中的位置信息,并将其进行切割提取出来,作为后继处理的基本输入。4、简要介绍图像中文本检测与定位算法的最新研究成果,对基于内容过滤算法的相关技术——OCR、文本分类等进行阐述,进而描述整个系统的基本框架。在Matlab环境下实现算法,实验结果表明,该方法能够有效检测和定位网络动画中的文本信息,能有效改善网络动画的过滤效率。