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随着网络图片分析需求的快速增长和智能设备的广泛应用，用于获取自然场景中的文本信息的图像处理方法研究日趋活跃。作为自然场景中的文本信息获取的第一步，自然场景中的文本检测算法是其中的关键组成部分。本文以自然场景中的文本检测算法为研究课题，主要研究了自然场景文本图片合成、基于卷积神经网络的文本检测算法等，具体内容如下： 1.研究了一种改进的人工合成自然场景文本图片的算法，该算法可以快速生成大量自带精确标注信息的自然场景文本图片，有效解决自然场景文本检测实现过程中训练样本稀缺的问题；利用gPb-UCM算法和FCRN-DepthPrediction算法分别获取的图片的连续区域分割信息和深度信息，显著改善了文本贴图与背景图片之间的融合效果。 2.研究了一种基于深度卷积神经网络的自然场景中的文本检测算法，通过利用特征金字塔结构对ResNet网络进行改造， RoIAlign区域池化等方法，优化对小目标的特征提取，改进了RPN网络使其更加适用与文本目标的检测，将两者结合应用于Mask R-CNN目标检测算法的实现中，有效的提高了文本目标的检测效果。 3.通过实验讨论了数据、超参数和训练策略等变量对模型训练的影响，并在ICDAR2013比赛平台上，对比分析了本文算法与其他算法的性能差异。 综上所述，通过利用改进的合成的自然场景文本图片和Mask R-CNN算法的改进实现，本文提出的算法在通用数据集上与现有算法比较，得到了较好的结果。