自然场景下的文本检测技术研究



自然场景下的文本检测技术研究

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自然场景下的文本检测技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-13页
第一章绪论	第13-20页
1.1 研究工作的背景与意义	第13-14页
1.2 面临的挑战与难点	第14-15页
1.3 国内外研究现状	第15-19页
1.3.1 基于边缘的方法	第16页
1.3.2 基于纹理的方法	第16-17页
1.3.3 基于连通域的方法	第17-18页
1.3.4 其它方法	第18-19页
1.4 本文的主要研究内容和结构安排	第19-20页
第二章基于MSER的字符候选区域检测	第20-40页
2.1 最大稳定极值区域	第20-23页
2.1.1 最大稳定极值区域的数学定义	第20-22页
2.1.2 最大稳定极值区域的性质	第22-23页
2.1.3 最大稳定极值区域检测效果	第23页
2.2 对比度增强的MSER	第23-27页
2.3 形态学滤波的MSER	第27-39页
2.3.2 引导滤波器	第28-32页
2.3.2.1 引导滤波原理	第28-30页
2.3.2.2 引导滤波器性质	第30-32页
2.3.3 形态学滤波的MSER基本原理	第32-35页
2.3.4 形态学滤波的MSER算法流程	第35-39页
2.4 本章小结	第39-40页
第三章基于笔画宽度变换的字符候选区域检测	第40-52页
3.1 笔画宽度变换原理	第40-44页
3.1.1 笔画宽度变换流程	第40-43页
3.1.2 笔画宽度算法实现	第43-44页
3.2 改进的笔画宽度变换	第44-50页
3.2.1 改进的笔画宽度变换算法流程	第44-50页
3.2.1.1 预处理	第44-45页
3.2.1.2 边缘点对有效条件约束	第45-48页
3.2.1.3 基于颜色信息的字符连通域生成	第48-50页
3.3 本章小结	第50-52页
第四章基于连通域的文本区域定位	第52-69页
4.1 基于连通域的文本区域定位算法框架	第52页
4.2 字符候选区域验证	第52-60页
4.2.1 候选区域初步验证	第52-53页
4.2.2 基于SVM的字符候选区域验证	第53-60页
4.2.2.1 支持向量机基本原理	第53-55页
4.2.2.2 字符连通域特征描述	第55-58页
4.2.2.3 训练样本提取	第58-60页
4.3 基于均值漂移聚类的文本行聚合	第60-67页
4.3.1 均值漂移聚类算法原理	第60-62页
4.3.2 文本聚合	第62-67页
4.3.2.1 文本行聚合	第62-64页
4.3.2.2 单词分割	第64-67页
4.4 本章小结	第67-69页
第五章自然场景文本定位方法评价	第69-78页
5.1 自然场景文本定位数据集	第69页
5.2 自然场景文本定位评价方法	第69-71页
5.3 自然场景文本定位方法比较	第71-77页
5.4 本章小结	第77-78页
第六章总结与展望	第78-80页
6.1 全文总结	第78页
6.2 后续工作和展望	第78-80页
致谢	第80-81页
参考文献	第81-84页
攻硕期间取得的研究成果	第84-85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。

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