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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。
主权项：1.一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，其特征在于，包含：将待处理的地图扫描图像输入至背景滤波模型，利用背景滤波模型并通过连通区域分析去除地图扫描图像中的背景噪声，得到无背景地图图像，所述背景滤波模型为基于U-NET神经网络构建并利用样本数据训练后得到的目标神经网络；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，并提取地图图像中的文字特征，所述高频信息包括地图图像边缘信息和轮廓信息，所述低频信息包括地图图像信息；将文字特征输入至预训练的神经网络模型，利用神经网络模型识别待处理的地图扫描图像中多态文字，所述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。
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百度查询： 中国人民解放军网络空间部队信息工程大学 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
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