计算机视觉中的字符识别及软件开发
| 摘要 | 第1-3页 |
| Absract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·问题的提出 | 第6页 |
| ·研究意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·自动驾驶机器人字符识别系统的构成 | 第8-9页 |
| ·本文的研究工作 | 第9-10页 |
| 第二章 定位前预处理 | 第10-18页 |
| ·平滑线性滤波 | 第10-11页 |
| ·线性变换 | 第11-13页 |
| ·运动模糊图像复原 | 第13-16页 |
| ·本章小结 | 第16-18页 |
| 第三章 字符定位 | 第18-30页 |
| ·现有定位算法介绍 | 第18-22页 |
| ·直接法 | 第19-20页 |
| ·神经网络法 | 第20页 |
| ·基于矢量量化(VQ)的定位方法 | 第20-22页 |
| ·新的有效字符定位算法 | 第22-29页 |
| ·Sobel算子边缘检测 | 第22-24页 |
| ·定位算法 | 第24-28页 |
| ·对算法的讨论 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 二值化、分割和细化 | 第30-44页 |
| ·二值化 | 第30-32页 |
| ·基本自适应阈值 | 第31-32页 |
| ·字符分割 | 第32-38页 |
| ·旋转变换 | 第32-36页 |
| ·字符分割 | 第36-38页 |
| ·细化算法 | 第38-42页 |
| ·Hilditch细化算法 | 第39-40页 |
| ·闭曲线的细化 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 字符识别 | 第44-64页 |
| ·模式识别概述 | 第44-46页 |
| ·模式识别系统 | 第44-46页 |
| ·字符特征库的建立 | 第46-54页 |
| ·特征库的组成 | 第46-50页 |
| ·基于特征库的字符识别 | 第50-54页 |
| ·人工神经网络 | 第54-62页 |
| ·人工神经网络及其在模式识别中的应用 | 第54-55页 |
| ·反向传播算法(BP算法) | 第55-58页 |
| ·BP算法的编程实现 | 第58-60页 |
| ·BP算法用于字符识别 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 软件开发 | 第64-70页 |
| ·动态链接库(DLL) | 第65-66页 |
| ·数据库操作 | 第66-70页 |
| 第七章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 发表论文的情况 | 第76-77页 |
