【技術實現步驟摘要】
本申請屬于文字識別，尤其涉及一種針對模糊字體的文字檢測方法、系統和終端設備。
技術介紹
1、文字識別是利用計算機自動識別字符的技術，要識別頁面中的文本文字，通常需要對頁面中存在的文字進行檢測，然而頁面中的文字文本通常包含了多種復雜場景，而字體模糊是實際應用中較為常見的一種，也是影響檢測和識別結果的關鍵因素之一。
2、現有技術中，通常采用機器學習和深度學習的方法以解決文字識別過程中出現的字體模糊的問題，總體來說，提高模糊圖像的文本檢測性能的方法可以歸為以下兩類方法：(1)通過先去模糊再檢測文本；(2)對模糊圖像和非模糊圖像先進行分類再處理。
3、上述兩種方法中，方法(1)通常是針對特定的模糊類型進行處理，利用不同的去模糊策略來降低模糊效果對文字識別的影響，方法(2)是將模糊圖像從非模糊圖像中分揀出來再進行處理。綜上，上述兩種方法的文本檢測的成功率很大程度取決于去模糊的效果或模糊類型分類的準確率。而且，這些方法沒有考慮多種模糊并存所帶來的挑戰，如當同一局部文本圖像區域內同時受到多種模糊類型影響或模糊-非模糊圖像混雜時，上述兩種方法的文本檢測性能較低。此外，若模糊圖像中的字體還帶有任意方向的彎曲時，文本檢測過程中問題的復雜性會提高，進而導致上述兩種方法中對彎曲字體的檢測準確率較低。
技術實現思路
1、本申請實施例提供了一種針對模糊字體的文字檢測方法、系統和終端設備，以解決上述現有技術問題的至少之一問題。
2、第一方面，本申請實施例提供了一種針對模糊字體
3、基于多尺度特征融合，獲得文本圖像中的文本候選區域；
4、通過計算文本候選區域的邊緣梯度值，估計文本候選區域的模糊程度；
5、計算獲得文本候選區域的梯度圖像，基于所述模糊程度和所述梯度圖像，獲得權重梯度圖像；
6、對所述權重梯度圖像的圖像像素點進行分類，將所述文本候選區域劃分為文本區域和非文本區域；
7、對所述文本區域進行二次過濾，去除所述文本區域中的非文本區域，形成文本組件；
8、對所述文本組件進行分組形成文字組件，其中，所述文字組件為屬于同一文本行的文字組件。
9、第二方面，本申請實施例提供了一種針對模糊字體的文字檢測系統，包括：文本區域候選模塊：用于基于多尺度特征融合，獲得文本圖像中的文本候選區域；
10、模糊程度計算模塊：用于計算文本候選區域的邊緣梯度值，估計文本候選區域的模糊程度；
11、權重梯度圖像模塊：用于計算文本候選區域的梯度圖像，基于所述模糊程度和所述梯度圖像，獲得權重梯度圖像；
12、文本候選區域劃分模塊：用于對所述權重梯度圖像的圖像像素點進行分類，將所述文本候選區域劃分為文本區域和非文本區域；
13、二次過濾模塊：用于對所述文本區域進行二次過濾，去除所述文本區域中的非文本區域形成文本組件；
14、文本組件分組模塊：對所述文本組件進行分組形成文字組件，其中，所述文字組件為屬于同一文本行的文字組件。
15、第三方面，本申請實施例提供了一種終端設備，包括：存儲器和處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，當所述計算機程序在處理器上被執行時，實現如上述方法中所述的針對模糊字體的文字檢測方法。
16、本申請實施例與現有技術相比存在的有益效果是：
17、(1)通過設計基于多尺度特征融合的文本區域生成模型獲取文本候選區域。同時，在該模型中，針對不同尺度特征的融合問題，提出對多個基礎特征圖先進行求和再拼接形成新特征的融合方式，從而獲取更緊致準確的文本候選區域。
18、(2)通過設計將文本候選區域的模糊程度和梯度圖像相結合的方式，使得本申請不需進行去模糊的預處理也能從包含多種模糊類型的文本候選區域中檢測出文本區域。
19、(3)通過對文本區域進行二次過濾，過濾掉文本區域中的虛假文本，解決場景中彎曲字體，和背景混疊字體的檢測問題。
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1.一種針對模糊字體的文字檢測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多尺度特征融合，獲得文本圖像中的文本候選區域包括：
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征融合模塊包括多層第二卷積層，所述特征融合模塊用于將所述基礎特征圖進行融合后得到特征融合圖像，包括：
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算文本候選區域的邊緣梯度值，估計文本候選區域的模糊程度，包括：
5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述計算文本候選區域的梯度圖像，基于所述模糊程度和所述梯度圖像，獲得權重梯度圖像，包括：
6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述權重梯度圖像的圖像像素點進行分類，將所述文本候選區域劃分為文本區域和非文本區域，包括：
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述文本區域進行二次過濾，去除所述文本區域中的非文本區域形成文本組件，包括：
8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述文本組件進行分組形成文字組件，其中，所述文字組件為屬于
9.一種針對模糊字體的文字檢測系統，其特征在于，包括：
10.一種終端設備，包括：存儲器和處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，當所述計算機程序在處理器上被執行時，實現如權利要求1至8任一項所述的針對模糊字體的文字檢測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種針對模糊字體的文字檢測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多尺度特征融合，獲得文本圖像中的文本候選區域包括：
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征融合模塊包括多層第二卷積層，所述特征融合模塊用于將所述基礎特征圖進行融合后得到特征融合圖像，包括：
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算文本候選區域的邊緣梯度值，估計文本候選區域的模糊程度，包括：
5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述計算文本候選區域的梯度圖像，基于所述模糊程度和所述梯度圖像，獲得權重梯度圖像，包括：
6.如權利要求1所述的方法，其特...
【專利技術屬性】
技術研發人員：蔡君，謝福成，潘棣滔，吳志銘，
申請(專利權)人：廣東南方網絡信息科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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