摘要
本发明涉及地图数字化技术领域,特别涉及一种基于小波神经网络算法的扫描地图地名注记自动化提取方法及系统,将待处理的地图扫描图像输入至背景滤波模型,通过连通区域分析去除背景噪声,所述背景滤波模型为基于U‑NET神经网络构建;将无背景地图图像分解为不同尺度和不同方向的高频信息和低频信息,通过小波变换对地图图像分辨率进行增强处理,并提取地图图像中文字特征;将文字特征输入至神经网络模型,以识别地图图像中多态文字,神经网络模型包括用于提取输入图像静态局部特征序列的卷积神经网络结构和用于对图像静态局部特征序列进行编码及识别输出的编码器网络。本发明能够适用于背景噪声较大的纸质或扫描地图的文字自动提取,且识别精度高、实用性强。
技术关键词
自动化提取方法
地图
神经网络算法
文字特征
神经网络模型识别
卷积神经网络结构
背景噪声
图像边缘信息
滤波
灰度共生矩阵
自动化提取系统
文字自动提取
编码器
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