视频图像中的文字提取技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·文字提取研究的意义 | 第9-10页 |
| ·国内外的研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的研究内容和主要贡献 | 第12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 视频文字提取的主要方法 | 第14-30页 |
| ·视频文字的特性 | 第14-19页 |
| ·人工文字的特性 | 第14-17页 |
| ·场景文字的特性 | 第17-19页 |
| ·视频文字提取框架 | 第19-20页 |
| ·文字检测的主要方法 | 第20-26页 |
| ·基于边缘特征的方法 | 第21-22页 |
| ·基于纹理特征的方法 | 第22-23页 |
| ·基于连通区域的方法 | 第23-24页 |
| ·视频中利用时间域信息的方法 | 第24-25页 |
| ·自然场景中形变文字的恢复 | 第25-26页 |
| ·文字分割的主要方法 | 第26-28页 |
| ·预处理和文字增强 | 第26页 |
| ·基于颜色阈值的方法 | 第26-27页 |
| ·基于统计模型的方法 | 第27页 |
| ·无监督聚类法 | 第27-28页 |
| ·基于连通分量分析的方法 | 第28页 |
| ·视频文字提取的难点 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于线条分类的视频文字检测 | 第30-42页 |
| ·文字检测的相关工作 | 第30-32页 |
| ·基于线条分类的视频文字检测算法 | 第32-37页 |
| ·基于Canny 算子的边缘检测 | 第33页 |
| ·提取线条特征并对线条图进行过滤 | 第33-35页 |
| ·文字区域的产生 | 第35-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于单帧图像的文字分割与识别 | 第42-62页 |
| ·文字分割的难点 | 第42-44页 |
| ·发生射影形变的文字恢复 | 第44-49页 |
| ·判断文字是否发生了射影形变 | 第45-46页 |
| ·基于单应矩阵的文字恢复 | 第46-49页 |
| ·文字区域预处理 | 第49页 |
| ·基于局部阈值法的文字区域二值化 | 第49-51页 |
| ·基于连通区域分析的背景过滤 | 第51-54页 |
| ·文字识别 | 第54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-61页 |
| ·文字分割和识别的性能实验 | 第54-56页 |
| ·文字提取的整体性能实验 | 第56-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文的工作总结 | 第62-63页 |
| ·未来的研究方向 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第70-72页 |
