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复杂背景下的文本提取技术
OCR(Optical Character Recognition，光学文本识别)技术作为基本的模式识别技术，在计算机输入系统、智能交通系统和安防系统等领域都获得了广泛的应用。根据应用领域的不同，可分为通用的OCR技术及复杂背景下的OCR技术两大类，前者主要应用于将文字材料自动识别录入到计算机系统中；后者则应用于复杂的工业环境中，如智能交通系统中的汽车牌照识别、集装箱编号识别、火车车皮编码识别等领域。
复杂背景下的OCR技术涉及的图象处理与模式识别技术较通用的OCR技术更为复杂，是文本识别技术的研究前沿之一。 本文在结合LPR(License Plate Recognition，车牌识别)技术进行实验的基础上，对复杂背景下的文本提取技术进行了研究，提出了基于PCNN(Pulse-CoupledNeural Networks，脉冲耦合神经网络)的边缘检测新方法；同时提出了基于形态学运算的断裂噪声过滤技术，有效实现文本字符特征的提取。
PCNN由Eckhorn根据猫大脑皮层中的视觉神经元同步脉冲(Synchronous Burst)现象所提出。由于具有一系列良好的 ...

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关键词：Recognition cognition Character Networks network