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提高復(fù)雜背景及噪聲干擾文本圖像的文本分割性能是文本識別研究中的重要問題和難點，為更好地解決這一難題，提出一種基于超像素融合的文本分割方法。首先對文本圖像初始二值化，并估計文本筆畫寬度；然后進行圖像超像素分割并融合；最后利用超像素融合的局部相似性對初始二值化圖像進行文本校驗。實驗結(jié)果表明，與最大穩(wěn)定極值區(qū)域（ MSER）及筆畫超像素聚合（SSG）方法相比，所提方法在KAIST數(shù)據(jù)集上的分割精度分別提高了8. 00個百分點和7.00個百分點，在ICDAR2003數(shù)據(jù)集上的文字識別率分別提高了5.33個百分點和4.88個百分點。所提方法具有較強的去噪能力。
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