自然场景图像中文本检测技术研究



自然场景图像中文本检测技术研究

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自然场景图像中文本检测技术研究

论文目录
致谢	第4-5页
摘要	第5-7页
Abstract	第7-14页
缩写清单	第14-16页
1 绪论	第16-22页
1.1 课题背景与意义	第16-19页
1.2 研究目的与主要工作	第19-20页
1.3 论文的组织结构	第20-22页
2 研究现状综述	第22-42页
2.1 引言	第22-23页
2.2 文本检测技术研究现状	第23-34页
2.2.1 基于连通域的方法	第25-29页
2.2.2 基于滑动窗的方法	第29-32页
2.2.3 基于深度学习的方法	第32-34页
2.3 数据集和评估方法	第34-41页
2.3.1 数据集	第35-39页
2.3.2 评估方法	第39-41页
2.4 本章小结	第41-42页
3 基于笔画和颜色融合的文本检测算法	第42-62页
3.1 引言	第42-44页
3.2 文本字符的检测	第44-54页
3.2.1 字符连通域的提取	第44-47页
3.2.2 连通域的过滤	第47-51页
3.2.3 漏检字符的提取	第51-54页
3.3 文本的生成和判断	第54-56页
3.4 实验结果与分析	第56-61页
3.4.1 字符检测	第56-58页
3.4.2 文本检测	第58-61页
3.5 本章小结	第61-62页
4 基于极值区域的文本检测算法	第62-82页
4.1 引言	第62-63页
4.2 文本字符的检测	第63-74页
4.2.1 极值区域算子	第63-64页
4.2.2 多通道的提取	第64-66页
4.2.3 连通域的过滤	第66-70页
4.2.4 误分类字符的召回	第70-72页
4.2.5 重叠连通域的排除	第72-74页
4.3 文本行的生成和判断	第74-75页
4.4 实验结果与分析	第75-80页
4.4.1 字符检测	第76-77页
4.4.2 文本检测	第77-80页
4.5 本章小结	第80-82页
5 基于卷积神经网络的文本检测算法	第82-101页
5.1 引言	第82-88页
5.2 算法流程	第88-95页
5.2.1 候选区域的提取	第88-91页
5.2.2 特征层的融合	第91-92页
5.2.3 候选区域位置的修正	第92-93页
5.2.4 非极大值抑制	第93-95页
5.3 实验结果与分析	第95-100页
5.3.1 实验细节	第95页
5.3.2 检测性能比较	第95-100页
5.4 本章小结	第100-101页
6 结论	第101-104页
6.1 本文工作总结	第101-102页
6.2 未来工作展望	第102-104页
参考文献	第104-112页
作者简历及在学研究成果	第112-115页
学位论文数据集	第115页

本篇论文共115页，点击这进入下载页面。

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