21世纪随着这些多媒体信息的飞速发展，目前在图片背景内提取文字区域，是人们研究的对象。在图像中实现文字区域的定位研究，不仅促进和丰富了图像处理的相关理论和内涵，而且在诸如网络等互联环境下的大数据信息检索、工业生产中的零件编号识别等领域，具有重大的应用前景。文字区域的定位一般分为两个步骤：首先确定包含文字的大致区域，然后再对该区域进行精确的定位。本文对目前比较经典的文字区域方法进行了分析和研究，并且在此基础上实现了一种图像文字区域的定位方法，该方法融合了图像的边缘检测方法和像素的统计特征。MATLAB仿真实验表明该方法定位的文字区域比较准确，同时效率比较高，具有一定的应用价值。

提出了一种利用多个图像特征的曝光过度区域检测学习算法。该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。 采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。 实验结果表明，与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比，该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。

近几年，有图片中模糊区域检测的经典文章。虽然只有10篇左右，但是很有代表性。

道路的区域检测，道路的边缘检测，使用OpenCV2版本的C++算法

实现人体步态检测和基于步态的人体身份识别算法，主要内容包括背景的提取，人体运动区域检测，人体轮廓提取，步态特征的提取，相似性度量和分类识别。-

资源是ITTI视觉显著性模型的MATALB代码，资源下载后直接能用，解压后打开zj.m，然后运行即可测试，提取得到的显著图直接能显示出来。 同时为了大家需要，同时考虑了灰度图像可以使用的边缘显著度等，去掉了与颜色相关的显著图计算，封装成了函数ITTI_Model，通过S=ITTI_Model(img)调用即可。 相关的资料参照博文https://blog.csdn.net/weixin_42647783/article/details/82532179。谢谢~

资源是LSD直线检测算法的MATLAB代码，资源下载后直接能用，解压后打开test.m，然后运行即可，相关的资料请参考博文https://blog.csdn.net/weixin_42647783/article/details/81200534，谢谢

MSER区域检测可用的MSER。 基于VC6.0的MSER算法实现，是实现图像匹配 图像配准的技术的代码，非常好用的

21世纪随着这些多媒体信息的飞速发展，目前在图片背景内提取文字区域，是人们研究的对象。在图像中实现文字区域的定位研究，不仅促进和丰富了图像处理的相关理论和内涵，而且在诸如网络等互联环境下的大数据信息检索、工业生产中的零件编号识别等领域，具有重大的应用前景。文字区域的定位一般分为两个步骤：首先确定包含文字的大致区域，然后再对该区域进行精确的定位。本文对目前比较经典的文字区域方法进行了分析和研究，并且在此基础上实现了一种图像文字区域的定位方法，该方法融合了图像的边缘检测方法和像素的统计特征。MATLAB仿真实验表明该方法定位的文字区域比较准确，同时效率比较高，具有一定的应用价值。

判断点是否在给定点集合形成的闭合区域内