应用笔画宽度变换（SWT）来检测自然场景中的文本

Introduction：

应用背景：是盲人辅助系统，城市环境中的机器导航等计算机视觉系统应用的重要一步。获取文本能够为许多视觉任务提供上下文的线索，并且，图像检索算法的性能很大部分都依赖于对应的文本检测模块。

意义：传统的OCR应用于扫描文本，所以其依赖于把文本从背景像素中正确分离。这对于扫描文本来说是很简单的，但是自然图像由于存在色彩噪声，模糊，遮挡，很难将文本从背景中分离。

文章提出的方法：文本有着固定的笔画宽度，利用这一特性就够从背景中将其恢复。首先求图像的笔画宽度变换即每个像素都分配了一个笔画宽度，然后利用灵活的几何推理，把有着相似比划宽度的位置都被聚合成词。这相似并不是很严格，在一定范围内变化都是可以的。

优点:1.没有提取分离每个像素特征如：颜色，梯度等，而是提出像素组的特征。2.没有使用在多尺度金字塔上滑动的窗口，而是基于自底向上的方式，把有着相似笔画宽度的像素归并成连通域。3.没有利用特定的语言信息滤除机制，所有能够用于多语言的文本检测。

previous work :

1.基于纹理的

在多个尺度上扫描图像，然后利用一些文本的特性如：高密度的边缘，文本上下的低梯度，灰度变化明显，波形的分布，离散余弦变换系数等来分类像素。其缺点是大计算量，缺乏精度。

2.基于区域的

利用像素存在着相似的特性如一样的颜色来组织像素成连通域。然后利用几何或者纹理信息来排除那些不可能是文本的连通域。优点是：同时在各个尺度检测文本，并且不限制于水平方向的文本。

The flowchart of the algorithms:

流程首先计算图像的canny 边缘，然后根据边缘的方向信息计算图像的SWT ,根据笔画宽度信息将像素聚集成连通域，利用几何推理如连通域的高宽比，连通域笔画的方差，均值，中值等来过滤连通域，将连通域聚集成文本行，最后将文本行分割成一个个词。流程的核心为SWT和滤除连通域。下面给出这些步骤的详细阐述，并给出matlab和C++代码。

1.笔画宽度变换

输入的是原始彩色图像，输出的是对每个像素都分配了笔画宽度的图像。

First pass:

这个流程图有两个问题1.如果一个点被多个路径扫描到，那么就赋值为最小路径距离即笔画宽度。2.在笔画的转弯处会出现问题，如上图右边，从上到下和从左到右的两条路径经过这点，假设从上到下的笔画宽度为50，从左到右为40，那么这点的笔画宽度为40.这显然不符合实际情况。这就需要第二次扫描。

Second pass：

第二次扫描流程是，对于所有第一次扫描到的路径，求出路径上的中值，将所有这条路径上大于中值的点全部赋值为中值。

2.像素聚成连通域

从第一步我们得到的是笔画宽度图像，这时也还是一个个像素，所以我们要根据一些规则把像素合并成区域（即自底向上的一个过程）这个主要通过改变传统连通域分析的连接条件得到，传统连通是像素周围4连接或者8连接的像素都是同一值则是同一连通域，而这里改变了这一条件，中心像素和周围像素SW（笔画宽度）比不能超过3.0.

3.连通域滤除

第二步得到的连通域中存在着许多明显不是字符的区域，我们需要根据一些先验的知识滤除这些区域。主要是根据以上几个规则

varianceSW：连通域笔画的方差。meanSW：连通域笔画的均值。aspectRatio：连通域高宽比。diameter：连通域直径。width：连通域宽。height：连通域高

1). 10<height<300;

2).varianceSW/meanSW > .5

3).diameter/medianSW >= 10

4).aspectRatio < 0.1 && aspectRatio > 10

5).连通域的boudingbox不能包含超过两个的连通部件

4.字符成文本行

同第三步一样，从上面得到的是一个个候选的字符（连通域），我们需要把字符合并成文本行。依据以下的规则

1).两个候选字符的中值笔画宽度比不超过2.0.

2).字符的宽度不超过3倍于最宽的字符宽度。

3).字符的颜色一致

5.文本行分割成词

通过文本行的水平距离直方图来分割（？？）

论文地址：http://www.math.tau.ac.il/~turkel/imagepapers/text_detection.pdf

核心部分的c++和matlab见下篇。