自然场景文本区域定位
| 创新性声明 | 第1页 |
| 关于论文使用授权的说明 | 第2-3页 |
| 摘 要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文主要工作及论文各章 安排 | 第10-12页 |
| 第二章 自然场景文本区域定位 | 第12-19页 |
| ·文字识 | 第12-14页 |
| ·OCR 的发展历史 | 第12-13页 |
| ·OCR 系统工作流程 | 第13-14页 |
| ·自然场景文字的特征 | 第14-15页 |
| ·文本定位算法分类及分析 | 第15-18页 |
| ·基于纹理分割方法 | 第15-16页 |
| ·基于连通成分的分割方法 | 第16页 |
| ·基于边缘的检测方法 | 第16-17页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于RGB 阈值化聚类的文本定位 | 第19-28页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·RGB 三色分量阈值化聚类 | 第19-22页 |
| ·RGB 三色分量图像局部阈值化 | 第20页 |
| ·颜色分量聚类 | 第20-22页 |
| ·各子图像的处理 | 第22-25页 |
| ·刷子算法 | 第22页 |
| ·形态学处理 | 第22-23页 |
| ·连通阈分析 | 第23-24页 |
| ·子图像综合 | 第24-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于HSV 与边缘检测混合模型的文本定位 | 第28-41页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·基于人眼感知HSV 颜色空间模型聚类法 | 第29-33页 |
| ·HSV 颜色空间模型 | 第29-30页 |
| ·HSV 模型分色原理 | 第30-32页 |
| ·改进的HSV分色算法 | 第32-33页 |
| ·边缘检测算法 | 第33-36页 |
| ·高斯-拉普拉斯算子边缘检测 | 第33-34页 |
| ·彩色Roberts 边缘检测 | 第34页 |
| ·Sober 边缘检测 | 第34-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-36页 |
| ·HSV 与边缘检测混合模型 | 第36-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-40页 |
| ·金子塔分解综合实验 | 第38页 |
| ·系统各步骤运行实验 | 第38-39页 |
| ·统计实验 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第五章 桥梁视频裂缝检测与监控 | 第41-49页 |
| ·介绍 | 第41页 |
| ·图像预处理 | 第41-43页 |
| ·裂缝检测 | 第43-45页 |
| ·局部阈值分割 | 第43-44页 |
| ·裂缝提取 | 第44-45页 |
| ·裂缝扩大和新出现裂缝的判断 | 第45-47页 |
| ·锐化判决法 | 第45-46页 |
| ·纹理描述判决法 | 第46-47页 |
| ·联合判据 | 第47页 |
| ·实验结果与小结 | 第47-49页 |
| 第六章 视频仪表识别系统 | 第49-55页 |
| ·系统组成 | 第49-50页 |
| ·扇形表识别步骤及实现方法 | 第50-54页 |
| ·扇形表识别步骤 | 第50-51页 |
| ·景深校平函数 | 第51-52页 |
| ·指针和刻度的精确定位 | 第52-53页 |
| ·第二最近法则 | 第53-54页 |
| ·测试与小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 在读期间研究成果 | 第61页 |
