【摘 要】
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传统的文字检测方法在场景图像复杂背景、噪声污染和文字的多种形态特征的干扰下,检测的准确率很低,漏检、误检非常严重。针对这些问题,提出了基于形态成分分析（MCA）与判别字典
【基金项目】
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国家自然科学基金应急管理项目(NSFC61540042);云南省教育厅科学研究基金重点资助项目(2015Z045)
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传统的文字检测方法在场景图像复杂背景、噪声污染和文字的多种形态特征的干扰下,检测的准确率很低,漏检、误检非常严重。针对这些问题,提出了基于形态成分分析（MCA）与判别字典学习的场景图像文字检测的方法。通过学习过完备字典将文字检测问题转化成稀疏和鲁棒表示的问题。利用MCA与改进的Fisher判别准则学习一个过完备字典,求解待检测图像文字部分的稀疏系数,重建待检测图像中的文字图像,进行文字检测。通过在ICDAR2003/2005/2011和MSRA-TD500数据库中的大量的实验证明了与其他文字检测方法相比,
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