[发明专利]基于深度学习的交叠文本行定位分割方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的交叠文本行定位分割方法及系统，属于计算机视觉领域。该方法包括：对原始图像进行预处理；输入到已训练的实例分割全卷积神经网络中，输出非交叠文本行区域特征分数图、交叠文本行区域特征分数图以及文本行区域像素之间链接信息特征分数图；获取非交叠文本行区域和交叠文本行区域的轮廓；合并非交叠文本行区域至交叠文本行区域；对文本行区域进行四边形拟合，获取文本行区域的外接四边形，实现交叠文本行的定位分割。本发明能够非常有效的解决交叠文本行定位分割的难题，能够完成传统方法无法完成的任务。并且，只需要较少的训练数据和训练迭代轮次配合简单的后处理，就能达到很好的算法性能。