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低对比度图像文字区域定位及文字识别算法的研究与实现
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低对比度图像文字区域定位及文字识别算法的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4页
第一章 引言第8-16页
　　　　1.1 研究背景第8-9页
　　　　1.2 研究现状第9-13页
　　　　　　　　1.2.1 国内研究现状第11-12页
　　　　　　　　1.2.2 国外研究现状第12-13页
　　　　1.3 本文工作以及结构安排第13-16页
第二章 相关理论知识第16-28页
　　　　2.1 图像预处理第16-21页
　　　　2.2 连通区域分析方法第21-22页
　　　　2.3 AdaBoost分类器原理第22-24页
　　　　2.4 二值化方法第24-25页
　　　　2.5 垂直水平线投影方法第25-27页
　　　　2.6 本章小结第27-28页
第三章 文字自动定位算法的设计与实现第28-50页
　　　　3.1 算法流程与实现步骤第28-29页
　　　　3.2 问题分析与改进思路第29-31页
　　　　3.3 算法的实现第31-43页
　　　　　　　　3.3.1 文字区域的获取第32-38页
　　　　　　　　　　　　3.3.1.1 利用连通区域分析法获取候选文字区域第32-33页
　　　　　　　　　　　　3.3.1.2 根据文本特征选择文字区域第33-35页
　　　　　　　　　　　　3.3.1.3 使用移动矩形条确定文字区域第35-38页
　　　　　　　　3.3.2 文字区域的背景去除第38-40页
　　　　　　　　　　　　3.3.2.1 根据文字区域坐标提取文本图像第38页
　　　　　　　　　　　　3.3.2.2 利用组合的二值化方法去除文本图像背景第38-40页
　　　　　　　　3.3.3 文字区域的扩展与合并第40-43页
　　　　　　　　　　　　3.3.3.1 利用区域相似性与AdaBoost分类器进行区域扩展第40-42页
　　　　　　　　　　　　3.3.3.2 根据区域之间的位置关系进行区域合并第42-43页
　　　　3.4 实验结果分析第41-49页
　　　　3.5 本章小结第49-50页
第四章 利用文字定位结果进行文字识别第50-60页
　　　　4.1 定位区域的预处理第50-52页
　　　　　　　　4.1.1 预处理分析第50-52页
　　　　　　　　4.1.2 步骤描述第52页
　　　　4.2 文字切分第52-55页
　　　　　　　　4.2.1 切分方法分析第52-54页
　　　　　　　　4.2.2 切分步骤设计第54-55页
　　　　4.3 文字识别第55-59页
　　　　　　　　4.3.1 归一化处理第55-56页
　　　　　　　　4.3.2 利用神经网络进行训练第56-59页
　　　　4.4 本章小结第59-60页
第五章 总结第60-62页
　　　　5.1 主要工作第60-61页
　　　　5.2 下一步的工作第61-62页
参考文献第62-70页
攻读学位期间发表的学术论文第70-72页
致谢第72页

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