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公开(公告)号：CN101593277A
公开(公告)日：2009-12-02
申请号：CN200810044487.8
申请日：2008-05-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术和模式识别算法，公开了一种结合机器学习算法的智能的复杂彩色图像中文本区域自动定位的方法与装置。首先利用一种改进的彩色图像边缘检测算子获取图像的边缘图；其次利用一种新的基于圆形模板的角点检测算法定位图像中的角点并同时获取角点处张角的大小；再次结合各条边缘的角点信息和边缘的其它特征，用一种机器学习算法对边缘进行筛选以过滤掉大量的非文字边缘；最后利用一些形态学算法对筛选后的图像进行处理并形成连通区域，通过霍夫变换获取文本区域的倾斜角以获取文字区域的准确方向，结合一些规则去除虚假文字区域而最终获得真实的文字区域。
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公开(公告)号：CN101594314B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN200810044493.3
申请日：2008-05-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术和模式识别领域的相关技术，公开了一种利用垃圾邮件图像自动识别的方法。利用图像的高阶自相关特征并结合支持向量机实现对正常邮件图像和垃圾邮件图像的自动分类。首先，利用边缘检测算子提取出图像的二值化边缘；其次，根据高阶自相关函数设计出25个3×3高阶自相关特征提取模板，并利用这些模板获取图像的25维高阶自相关特征；再次，对获取到的25维高阶自相关特征作归一化处理，使得所有特征值位于0到1之间；最后，利用支持向量机分类器对图像进行自动识别。本发明中，由于高阶自相关特征具有平移不变性和对尺度变化不敏感性，使得该方法具有较好的抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN101594314A
公开(公告)日：2009-12-02
申请号：CN200810044493.3
申请日：2008-05-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术和模式识别领域的相关技术，公开了一种利用垃圾邮件图像自动识别的方法及装置。利用图像的高阶自相关特征并结合支持向量机实现对正常邮件图像和垃圾邮件图像的自动分类。首先，利用边缘检测算子提取出图像的二值化边缘；其次，根据高阶自相关函数设计出25个3×3高阶自相关特征提取模板，并利用这些模板获取图像的25维高阶自相关特征；再次，对获取到的25维高阶自相关特征作归一化处理，使得所有特征值位于0到1之间；最后，利用支持向量机分类器对图像进行自动识别。本发明中，由于高阶自相关特征具有平移、旋转不变性，使得该装置具有较好的抗干扰性能。
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