1、“.....近年来，视频图像文字信息检测领域有了新的重要的发展，本文分析了近年来文字检测技术的主要进展，并对视频图像中的文字检测技术的难点进视频图像文字检测的分析与研究论文原稿容易被提取文字在描述图像内容时十分有效文字能够支持关键字搜索自动视频日志和图像索引。通过提取视频图像中的文字内容信息，可对视频图像内容进行描述。提取视频图像中的文字，首要的是进行视频法，给研究人员们提出了新的挑战......”。

2、“.....关键词视频图像文字文字检测边缘检测区域分析基于纹理方法机器学习图像的内容可以分为感知内容和语义内容。色彩灰度像背景通常变化多端，各种方法几乎只在些特定情况下才显得有效。相当部分视频图像文字检测的方法是启发式的，研究人员般没有给出数学模型或者物理意义，只提出在些情况下，该方法比较有效，这文字检测技术的难点与趋势至今，还没有找到种能够完全代表文字的特征，所以大部分文献采用粗细法结构，使用两种或多种特征......”。

3、“.....第步粗检测中，根据第特征去除掉明缘连通分量角点等。文字检测的方法文字检测方法分为两类基于区域和基于纹理的方法。基于区域方法采用自底向上的结构，将图像中的细小区域合并成可能的文字区域。般采用的特征有连通区域颜色和边缘合性方法呈增多趋势。如何更好地归纳和总结这些方法，给研究人员们提出了新的挑战。视频图像文字检测的分析与研究论文原稿。文字检测的方法文字检测方法分为两类基于区域和基于纹理的方法......”。

4、“.....这是因为，图像背景通常变化多端，各种方法几乎只在些特定情况下才显得有效。相当部分视频图像文字检测的方法是启发式的，研究人员般没有给出数学模型或者物中的文字检测。因此，本文只关注文字检测的发展进程。文字检测技术的难点与趋势至今，还没有找到种能够完全代表文字的特征，所以大部分文献采用粗细法结构，使用两种或多种特征。般可将特征分为两视频图像文字检测的分析与研究论文原稿......”。

5、“.....利用文字的纹理特征将文字从背景分离出来。主要方法有小波变换滤波器傅里叶变换和基于机器学习的方法。视频图像文字检测的分析与研究论文原稿。法有小波变换滤波器傅里叶变换和基于机器学习的方法。基于区域的文字检测方法基于区域的方法利用颜色同质性强边缘性将图像像素组成文字，根据颜色大小和几何规则组成文字行。主要用到的特征有颜色理及其随时间的变化是感知内容，而物体事件以及关系是语义内容......”。

6、“.....在这些分类基准中，文字是本文尤其感兴趣的部分，因为文字相对其他语义内容更容易于区域方法采用自底向上的结构，将图像中的细小区域合并成可能的文字区域。般采用的特征有连通区域颜色和边缘。基于纹理方法采用自顶向下的结构，利用文字的纹理特征将文字从背景分离出来。主要方理意义，只提出在些情况下，该方法比较有效，这不利于进步研究发展。文字检测方法繁多，尤其是近年来，基于区域基于纹理的方法的分类方式已经显得乏力......”。

7、“.....使用第特征和第特征。第步粗检测中，根据第特征去除掉明显的非文字场景第步细检测中，提取第特征，使用机器学习方法或启发式方法进行模式识别。虽然图像文字检测取得了很大发展，但是至今依然没有种统被提取文字在描述图像内容时十分有效文字能够支持关键字搜索自动视频日志和图像索引。通过提取视频图像中的文字内容信息，可对视频图像内容进行描述。提取视频图像中的文字......”。

8、“.....并对视频图像中的文字检测技术的难点进行总结。关键词视频图像文字文字检测边缘检测区域分析基于纹理方法机器学习图像的内容可以分为感知内容和语义内容。色彩灰度形状剧电影字幕和不法分子在些视频图像中添加的非法宣传标语等。早期主要研究字幕文字，近年来场景文字的检测也取得了定的发展。摘要随着现代科学技术的快速发展，視频图像技术的应用越来越广泛，与总结。文字检测是指检测视频图像是否含有文字，若有......”。

9、“.....它的结果可以直接用于文字识别。有研究中将文字检测定位提取严格区分，但大部分研究是不作区分的，因此在本文中默认图像中的文字检测。因此，本文只关注文字检测的发展进程。摘要随着现代科学技术的快速发展，視频图像技术的应用越来越广泛，与此同时，人们对从视频图像中检测识别文字的要求也越来越高。文字检测形状纹理及其随时间的变化是感知内容，而物体事件以及关系是语义内容。语义内容根据文字人脸车牌和人的行为等进行分类......”。