图像中文字检测技术研究与实现
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 论文研究的背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 图像文字处理与分析的简史 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 当前研究的发展与现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的内容及结构安排 | 第15-18页 |
| 第二章 图像文字检测的方法 | 第18-28页 |
| 2.1 相关概念及文字特点 | 第18-21页 |
| 2.2 图像文字检测的方法 | 第21-27页 |
| 2.2.1 基于区域的文字检测方法 | 第21-25页 |
| 2.2.2 基于纹理的文字检测方法 | 第25-26页 |
| 2.2.3 综合性方法 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 字幕文字检测 | 第28-42页 |
| 3.1 图像预处理和二值化 | 第29-34页 |
| 3.1.1 图像预处理 | 第29-30页 |
| 3.1.2 图像二值化 | 第30-34页 |
| 3.2 文字区域检测 | 第34-38页 |
| 3.2.1 虚警和噪声抑制及RLSA | 第34-35页 |
| 3.2.2 连通区域分析 | 第35-38页 |
| 3.3 多分辨率处理 | 第38-39页 |
| 3.4 实验结果和性能分析 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 场景文字检测 | 第42-68页 |
| 4.1 保持边缘平滑滤波器 | 第43-50页 |
| 4.1.1 EPSF | 第43-44页 |
| 4.1.2 导向滤波器(GF) | 第44-47页 |
| 4.1.3 AM滤波器 | 第47-50页 |
| 4.2 MSER | 第50-53页 |
| 4.2.1 MSER的原理 | 第50-51页 |
| 4.2.2 MSER的性能分析与应用 | 第51-53页 |
| 4.3 GSWT算法及实现 | 第53-58页 |
| 4.3.1 梯度 | 第53-54页 |
| 4.3.2 GSWT算法原理 | 第54-57页 |
| 4.3.3 GSWT算法实现 | 第57-58页 |
| 4.4 文字的几何特征分析 | 第58-64页 |
| 4.4.1 生成连通区域 | 第58-59页 |
| 4.4.2 单个文字区域分析 | 第59-60页 |
| 4.4.3 文字间几何特征分析 | 第60-63页 |
| 4.4.4 筛选 | 第63-64页 |
| 4.5 实验结果 | 第64-65页 |
| 4.5.1 数据库 | 第64页 |
| 4.5.2 性能分析 | 第64-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第76页 |
