随着人们生活水平的提高，人们持着手机、数码相机拍摄自然场景中的文本图像，它们即可自动把图像中的文字转换成可编辑的文本资料。自然场景文本定位是一个具有很大难度性和挑战性的研究课题。其原因是文本所处的图像或视频的背景非常复杂，图像或视频有的在室内拍摄而有的在室外拍摄，光照条件变化大，其中不同文字的颜色、亮度、字体、大小、间距、对比度、排列方向和背景纹理等差别很大。 要提取自然场景中的文本，首先要找到包含文本的区域，然后才能交给文本识别模块OCR进行识别。本文结合科研项目，综合利用文本的边缘特征和纹理信息，对自然场景下的文本进行定位。首先对彩色图像的RGB三色分量分别提取边缘提取，求取最大边缘，而后经过长直线和孤立噪点删除、形态学处理和连通区域分析，得到备选文本区域。由于提取出的备选文本区域中非文本区域比较多，后期作者经过Gabor滤波器组对备选文本区域进行纹理分析，在频率参数的选择上用到了Fisher判决，最后根据滤波后图像的方差进行判别，得到文本区域。 实验结果表明，本文所提出的文本定位方法具有新颖之处，本方法不但可以准确地定位出相应的文本区域，而且可以有效降低误判率，具有一定的理论价值和较高的实用价值。