基于图像处理的LCD航空仪表信息的识别方法与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 航空仪表发展 | 第12-13页 |
| 1.3 LCD航空仪表特点 | 第13页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.5 研究内容与目标 | 第15页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 图像处理及其他相关技术 | 第17-33页 |
| 2.1 图像预处理 | 第17-20页 |
| 2.1.1 图像灰度化 | 第17-18页 |
| 2.1.2 图像二值化 | 第18-20页 |
| 2.2 模板匹配 | 第20-24页 |
| 2.2.1 模板匹配概述 | 第20-21页 |
| 2.2.2 模板匹配流程 | 第21-22页 |
| 2.2.3 模板匹配要素 | 第22页 |
| 2.2.4 模板匹配常用算法 | 第22-24页 |
| 2.3 Harris角点检测 | 第24-26页 |
| 2.3.1 Harris角点检测原理 | 第24-26页 |
| 2.3.2 算法总结 | 第26页 |
| 2.4 OpenCV介绍 | 第26-27页 |
| 2.5 DirectShow介绍 | 第27-29页 |
| 2.6 OCR识别技术 | 第29-32页 |
| 2.6.1 OCR发展概述 | 第29-30页 |
| 2.6.2 Tesseract-OCR | 第30-31页 |
| 2.6.3 MODI | 第31-32页 |
| 2.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 系统方案设计 | 第33-51页 |
| 3.1 需求分析 | 第33页 |
| 3.2 系统总体设计方案 | 第33-34页 |
| 3.2.1 平台组成 | 第34页 |
| 3.2.2 仪表图像识别流程 | 第34页 |
| 3.3 视频采集实现方法 | 第34-36页 |
| 3.4 待处理图像提取方法 | 第36-39页 |
| 3.4.1 模板匹配法 | 第37-38页 |
| 3.4.2 基于降采样的模板匹配法 | 第38-39页 |
| 3.5 字符检测方法 | 第39-43页 |
| 3.5.1 字符颜色检测 | 第39-40页 |
| 3.5.2 图像预处理 | 第40-41页 |
| 3.5.3 基于特征点密集性的字符提取方法 | 第41-43页 |
| 3.6 字符识别模块 | 第43-50页 |
| 3.6.1 Tesseract-OCR | 第43-45页 |
| 3.6.2 MODI | 第45-49页 |
| 3.6.3 字符识别方法小结 | 第49-50页 |
| 3.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 软件设计与实现 | 第51-61页 |
| 4.1 软件概述 | 第51-52页 |
| 4.1.1 系统预期指标 | 第51页 |
| 4.1.2 编程语言及开发环境 | 第51页 |
| 4.1.3 系统的输入输出 | 第51-52页 |
| 4.2 软件设计 | 第52-54页 |
| 4.3 软件实现 | 第54-60页 |
| 4.3.1 视频采集与控制模块 | 第54-56页 |
| 4.3.2 背景生成与变化检测 | 第56-58页 |
| 4.3.3 模板匹配模块 | 第58页 |
| 4.3.4 字符检测与识别模块 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 软件测试结果及分析 | 第61-69页 |
| 5.1 测试目标 | 第61页 |
| 5.2 测试方法 | 第61页 |
| 5.3 测试环境 | 第61页 |
| 5.4 测试结果及分析 | 第61-68页 |
| 5.4.1 资源占用情况测试 | 第61-62页 |
| 5.4.2 稳定性测试 | 第62页 |
| 5.4.3 运行耗时测试 | 第62-63页 |
| 5.4.4 字符识别率测试 | 第63-67页 |
| 5.4.5 测试结论 | 第67-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 研究总结 | 第69页 |
| 6.2 后续展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
