第40卷第3期计算机应用与软件Vol.40No．32023年3月ComputerApplicationsandSoftwareMar．2023基于ASHE和SWT的低对比度自然场景图像文字定位徐武杨昊东陈盈君汤弘毅(云南民族大学电气信息工程学院云南昆明650500)收稿日期:2020－08－07。国家自然科学基金项目(U1802271)。徐武，教授，主研领域:虚拟现实技术。杨昊东，硕士生。陈盈君，硕士生。汤弘毅，硕士生。摘要为解决在自然场景下光照不均匀使得图像对比度低，导致图像文字定位错检的问题，采用自适应子直方图均衡算法(AdaptiveSub-HistogramEqualization，ASHE)对图像进行对比度增强处理;采用最大稳定极值区域算法提取候选区域，结合形态学与启发式规则进行初步定位;通过改进的笔画宽度变换算法(SWT)与汉字特征进行精确定位;使用字符链融合算法，将文字区域合并，实现最终文本定位。实验结果表明改进算法对自然场景低对比度图像中文字具有较高的定位准确率，并且有效地降低了时间复杂度。关键词对比度文字定位自适应子直方图均衡算法笔画宽度变换中图分类号TP391．43文献标志码ADOI:10．3969/j．issn．1000-386x．2023．03．035TEXTLOCALIZATIONOFLOWCONTＲASTNATUＲALSCENEIMAGESBASEDONASHEANDSWTXuWuYangHaodongChenYingjunTangHongyi(InstituteofElectricalandInformationEngineering，YunnanMinzuUniversity，Kunming650500，Yunnan，China)AbstractThispaperaimstosolvetheproblemthatlowcontrastcausedbyunevenilluminationinnaturalsceneleadstofalsedetectionoftextlocalization．Theadaptivesub-histogramequalizationalgorithm(ASHE)wasusedtoenhancethecontrastoftheimage．Themaximumstableextremumregionalgorithmwasusedtoextractcandidateregions，combinedwithmorphologyandheuristicrulesforpreliminarypositioning．Theimprovedstrokewidthtransformalgorithm(SWT)wasusedtoaccuratelylocatetheChinesecharactercharacteristics．Thecharacterchainfusionalgorithmwasusedtomergethetextregionstoachievethefinaltextpositioning．Theexperimentalresultsshowthattheimprovedalgorithmhashigherlocalizationaccuracyfortextinlowcontrastnaturalsceneimages，andeffectivelyreducesthetimecomplexity．KeywordsContrastTextlocalizationAdaptivesub-histogramequalizationalgorithmStrokewidthtransform0引言自然场景图像中往往蕴涵着丰富的文本信息，如街道上的标识、商场...
