基于连通域的文本定位方法研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-7页
目录	第7-9页
第一章 绪论	第9-25页
·前言	第9-10页
·复杂背景图像中字符识别系统框架	第10-12页
·复杂背景图像中文本的类别	第12-13页
·文本定位的研究现状	第13-21页
·基于连通域的文本定位方法	第15-17页
·基于纹理的文本定位方法	第17-19页
·基于边缘的文本定位方法	第19-21页
·复杂背景图像中的文本定位的应用现状及前景	第21-22页
·本文的主要研究工作与各章节安排	第22-25页
·本文的研究工作	第22-23页
·各章节安排	第23-25页
第二章 基本理论	第25-32页
·目标检测的基本策略	第25-27页
·图像分割的基本方法	第27-29页
·特征变换与选择	第29-32页
第三章 基于 BP神经网络的字符连通域识别	第32-53页
·平台介绍	第32-35页
·图像分割与连通域分析	第35-41页
·改进的 Niblack分割方法	第35-38页
·连通域分析	第38-41页
·连通域特征的获取与分类	第41-49页
·连通域特征的获取	第42-43页
·特征组合与选择	第43-44页
·基于级联阈值分类器结构的粗分	第44-49页
·基于 BP神经网络的连通域分类	第49-53页
·BP神经网络	第49-50页
·基于 BP神经网络的字符连通域识别	第50-53页
第四章 基于最小生成树的文本区域提取	第53-57页
·最小生成树算法基础	第53-54页
·基于最小生成树的文本区域提取	第54-57页
第五章 实验结果与分析	第57-63页
·算法评测标准	第57-58页
·实验数据获取	第58-59页
·实验结果与分析	第59-63页
第六章 总结与展望	第63-69页
致谢	第69-70页
攻读学位期间发表的论文	第70页