1、本文研究總結(jié)了目前圖像垃圾郵件過(guò)濾技術(shù)和圖像垃圾郵件分類(lèi)的算法，并對(duì)各種垃圾郵件檢測(cè)算法進(jìn)行了性能分析。針對(duì)不同的圖像垃圾郵件類(lèi)型，本文提出了兩種實(shí)現(xiàn)圖像中文本區(qū)域定位的算法，最后提出了基于二級(jí)過(guò)濾的圖像垃圾郵件識(shí)別算法，該算法是利用文本區(qū)域特征和基于關(guān)鍵字匹配相結(jié)合的思想，設(shè)計(jì)了二級(jí)過(guò)濾模型，能夠較好的提高圖像垃圾郵件的識(shí)別率。
　　在文本區(qū)域定位算法中，針對(duì)背景單一的純文本型垃圾郵件提出了基于邊緣和形態(tài)學(xué)處理的文本區(qū)域定位算法

2、，該算法首先利用彩色圖像邊緣檢測(cè)進(jìn)行邊緣檢測(cè)，對(duì)灰度邊緣圖像進(jìn)行閾值分割處理去除一些干擾背景點(diǎn)，再結(jié)合形態(tài)學(xué)處理的相關(guān)技術(shù)提取出候選的文本區(qū)域，最后標(biāo)記文字連通區(qū)域，從而完成文本區(qū)域的定位。針對(duì)背景復(fù)雜的圖文混排型垃圾郵件提出了基于小波的文本區(qū)域定位算法，該算法是一種在復(fù)雜圖像中檢測(cè)文本的復(fù)合方法，利用二尺度的小波變換實(shí)現(xiàn)了對(duì)文本區(qū)域的粗檢測(cè)和細(xì)定位，并在算法中結(jié)合了形態(tài)學(xué)的相關(guān)技術(shù)，最終實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜背景的圖像中的文本信息的精確定位。

3、r>　　為了提高圖像垃圾郵件的識(shí)別率，本文提出一種基于二級(jí)過(guò)濾的圖像垃圾郵件識(shí)別算法。其中第一級(jí)過(guò)濾需要經(jīng)過(guò)兩個(gè)階段，首先選擇并提取出區(qū)分度好的文本區(qū)域特征并結(jié)合支持向量機(jī)分類(lèi)算法來(lái)判斷郵件是否為圖像垃圾郵件；然后對(duì)圖像中文字區(qū)域中的文字內(nèi)容進(jìn)行分析，提取出文字區(qū)域中的文字，采用基于關(guān)鍵字的匹配的方法來(lái)判斷郵件是否為圖像垃圾郵件。在第一級(jí)過(guò)濾后，可能有的垃圾郵被誤判為正常郵件，因此需要第二級(jí)過(guò)濾，第二級(jí)過(guò)濾主要是對(duì)第一級(jí)過(guò)濾的結(jié)果進(jìn)行分