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基于三维数据的扭曲文档矫正技术研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 引言第8-12页
    1.1 选题背景及课题研究意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.3 本课题主要研究内容第10页
    1.4 本文的组织结构第10-12页
2 基于二维和三维技术的扭曲矫正算法第12-17页
    2.1 基于二维文档图像的扭曲矫正第12-14页
        2.1.1 根据文本细节进行扭曲图像的恢复第12-13页
        2.1.2 根据建立的成像原理模型进行恢复第13页
        2.1.3 根据页面区域信息进行扭曲图像恢复第13-14页
    2.2、基于3D文档页面模型重建的扭曲恢复第14-16页
        2.2.1 构建特殊几何形状进行恢复第14-15页
        2.2.2 从光照信息中恢复形状的方法第15页
        2.2.3 根据3D摄像机获取的点云数据进行恢复第15-16页
    2.3 本章小结第16-17页
3 点云数据提取及数据特征研究第17-26页
    3.1 获取原材料第17-20页
    3.2 点云数据提取与去噪第20-21页
        3.2.1 文本有效点云数据提取第20页
        3.2.2 点云数据预处理去噪第20-21页
    3.3 纹理映射第21-24页
        3.3.1 纹理映射的定义第21-22页
        3.3.2 纹理映射过程第22-23页
        3.3.3 在平面上贴图原理第23-24页
    3.4 模型数据特征研究第24-25页
        3.4.1 OBJ文件数据特征第24页
        3.4.2 MTL文件结构第24-25页
    3.5 本章小结第25-26页
4 扭曲模型矫正算法第26-39页
    4.1 模型标准化处理第26-30页
        4.1.1 投影法回归标准模型第27-29页
        4.1.2 线性回归标准模型第29-30页
    4.2 辗平的数学依据第30-33页
    4.3 曲面微分及微分参考点获取方法第33-36页
        4.3.1 曲面微分第33-34页
        4.3.2 微分参考点获取方法第34-36页
    4.4 空间坐标到平面坐标映射第36-37页
    4.5 微平面拼接第37-38页
    4.6 算法流程图第38-39页
5 实验结果分析第39-49页
    5.1 本文算法处理效果第39-43页
    5.2 与二维方法的校正前后文本识别率对比第43-48页
    5.3 本章小结第48-49页
6 总结与展望第49-51页
    6.1 总结第49页
    6.2 展望第49-51页
参考文献第51-55页
申请学位期间的研究成果及发表的学术论文第55-56页
致谢第56页

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