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摘要：本发明公开了一种基于FPN与内核聚类的自然场景图像文本检测方法，涉及机器视觉检测技术领域，旨在有效地从图像中定位和识别出包含在自然场景中的文本信息；该方法结合了特征增强金字塔FPN和内核扩展的优势，通过在多个层次上提取图像特征，实现了对文本区域的准确检测；我们使用预训练的CNN模型提取图像的特征，然后将这些特征输入到多尺度特征金字塔FPN来融合不同维度特征，再通过空间注意力特征增强模块，最终得到多个尺度的特征图；再通过内核聚类的方法检测文本区域，实验结果表明，与现有方法相比，我们的方法不仅在准确率上取得了提升，而且在处理复杂的场景和字体时也表现出了稳定的性能。
主权项：1.一种基于FPN与内核聚类的自然场景图像文本检测方法，其特征在于，具体包含以下步骤：步骤1，采用相机对场景图像进行图像数据的采集；步骤2，对相机获取的图像进行预处理，具体包括调整大小、归一化、颜色空间转换；步骤3，使用卷积神经网络来获得图像的特征表示；通过多尺度特征金字塔FPN和空间注意力特征增强模块来捕获不同维度的文本特征，通过在不同层级的特征图上应用卷积操作，得到多尺度的特征图；步骤4，通过内核聚类模块精确地聚合文本像素到相应的文本内核，再通过文本内核进行扩展，将不同尺度上的文本区域逐渐扩展为更大的区域；每一轮迭代都会在上一轮的基础上将文本区域进行膨胀，然后与当前尺度上的预测进行融合，得到文本检测结果；步骤5，将检测结果进行可视化，在图像上绘制检测框或使用不同的颜色来表示不同的文本区域。
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百度查询： 南京紫金数云信息技术有限公司 一种基于FPN与内核聚类的自然场景图像文本检测方法
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