图片文字检测是文字识别过程的重要步骤，对它进行研究有着重要的理论和应用价值。在本文中，我们提出了以边缘纹理作为检测文字的主要特征。提取出图像的边缘纹理后，我们初始的系统采用简单的判定规则来进行文字区域的判定。在初始系统的基础上，我们做了多方面的改进，新的系统先对图像进行初检，然后再用训练后的SVM来进行验证，使得文字检测性能大为提高。本文完成的主要工作有两点：　　 1.提出基于边缘纹理和判定规则的图片文字检测算法。该算法通过小波变换提取四种方向上的边缘，用共生矩阵对边缘进行纹理分析，然后根据分析结果设定规则，判断图像区域是否含有文字，最后进行连通分量分析调整文字框。　　 2.提出基于边缘纹理和SVM的图片文字检测算法。该算法分析了Canny边缘的纹理特性，用SVM生成判决平面，取得了较好的检测性能。在该算法中，我们根据图片文字的特点，修改了Canny算法中的阈值选取步骤，使之适合于文字检测的需要。在文字初检步骤中，我们利用双阈值和边缘跟踪代替传统的阈值化分割，使得初检效果更加理想。另外我们对连通分量分析算法也做了一些改进。