| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 课题研究的内容和目的 | 第10-11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11页 |
| 1.5 本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 Android平台下图像处理的技术分析 | 第12-19页 |
| 2.1 Android概述 | 第12-16页 |
| 2.1.1 Android体系结构 | 第12-13页 |
| 2.1.2 Android应用程序构成 | 第13-16页 |
| 2.2 OpenCV简介 | 第16页 |
| 2.2.1 OpenCV基本架构分析 | 第16页 |
| 2.2.2 OpenCV Manager | 第16页 |
| 2.3 Android平台下调用OpenCV库 | 第16-18页 |
| 2.3.1 JNI调用与Native层 | 第16-17页 |
| 2.3.2 Android平台调用OpenCV | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 图像预处理和图像校正算法的分析 | 第19-30页 |
| 3.1 预处理算法 | 第19-25页 |
| 3.1.1 图像灰度化 | 第20-21页 |
| 3.1.2 图像二值化 | 第21-22页 |
| 3.1.3 图像平滑处理 | 第22-25页 |
| 3.1.4 图像归一化 | 第25页 |
| 3.2 图像校正 | 第25-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 图像目标定位和识别算法的研究 | 第30-41页 |
| 4.1 图像目标定位算法的研究 | 第30-34页 |
| 4.1.1 基于几何和逻辑分析的版面理解的研究 | 第30-31页 |
| 4.1.2 基于漫水填充的目标区域定位法的研究 | 第31-34页 |
| 4.2 光学字符识别概述 | 第34-35页 |
| 4.3 汉字字符识别方法 | 第35-36页 |
| 4.4 目标英文字母识别方法的研究 | 第36-39页 |
| 4.4.1 基于支持向量机的图像目标字符识别算法的研究 | 第37-39页 |
| 4.4.2 目标字符识别方法的对比分析 | 第39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 系统的具体设计与实现 | 第41-53页 |
| 5.1 系统的可行性分析 | 第41页 |
| 5.1.1 条件可行性分析 | 第41页 |
| 5.1.2 技术可行性分析 | 第41页 |
| 5.2 系统的需求分析 | 第41-42页 |
| 5.3 系统的开发环境搭建 | 第42-43页 |
| 5.4 系统的总体设计 | 第43-46页 |
| 5.4.1 系统的整体结构 | 第43页 |
| 5.4.2 系统的工作流程 | 第43-44页 |
| 5.4.3 系统功能模块 | 第44-46页 |
| 5.5 功能测试 | 第46-51页 |
| 5.5.1 测试环境 | 第46页 |
| 5.5.2 测试功能模块 | 第46-51页 |
| 5.6 测试结果分析 | 第51-52页 |
| 5.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 在读硕士学位期间公开发表的论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |