基于纹理特征的文本检测方法与实现文献综述

随着互联网和多媒体技术的迅猛发展，自然场景图像因其蕴含的丰富信息，日益成为人们获取信息的重要来源。

自然场景文本检测作为计算机视觉领域的研究热点，旨在从复杂多样的自然场景图像中精确定位并提取出文本信息，其在图像理解、人机交互、自动驾驶等领域具有广泛应用。

相较于传统的文档图像文本检测，自然场景文本检测面临着背景干扰复杂、文本尺度变化大、字体风格多样、光照条件不一、拍摄角度随意等诸多挑战。

本文针对自然场景文本检测这一课题，首先对文本检测的基本概念、研究意义以及国内外研究现状进行概述，并介绍了常见的纹理特征。

接着，重点阐述了基于纹理特征的文本检测方法，包括基于滑动窗口的方法、基于连通域分析的方法和基于深度学习的方法，并对各种方法的优缺点进行了分析比较。

最后，对基于纹理特征的文本检测方法的未来发展趋势进行了展望。

关键词：自然场景文本检测，纹理特征，滑动窗口，连通域分析，深度学习

近年来，随着互联网和智能手机的普及，人们每天都会接触到海量的图像和视频信息，其中蕴含着丰富的文本信息。

自然场景文本检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，旨在从复杂多样的自然场景图像中自动检测并识别出文本信息。

不同于传统的扫描文档图像，自然场景文本的检测和识别面临着诸多挑战，例如：
1.背景复杂:自然场景图像背景多变，包含各种纹理、颜色和形状的物体，容易对文本检测造成干扰；2.文本尺度变化大:自然场景文本大小不一，从几个像素到几百个像素不等，给文本的定位和识别带来了困难；3.字体风格多样:自然场景文本字体风格各异，包括宋体、楷体、黑体、隶书等，甚至出现艺术字体、手写字体等，增加了识别的难度；4.光照条件不一:自然场景图像的光照条件复杂多变，容易造成文本区域过亮或过暗，影响文本的提取和识别；5.拍摄角度随意:自然场景图像的拍摄角度不受限制，可能存在倾斜、旋转、扭曲等情况，给文本的检测和识别带来了挑战。