基于角点和颜色的自然场景文字定位技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·课题的研究目的和意义 | 第7-9页 |
| ·自然场景中文字定位系统构成以及研究现状 | 第9-15页 |
| ·自然场景文字的特点 | 第9-11页 |
| ·自然场景文字定位的研究现状 | 第11-15页 |
| ·论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 基于角点聚类的自然场景文字定位 | 第17-33页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·常见的角点检测方法 | 第17-20页 |
| ·基于灰度图象的方法 | 第18页 |
| ·基于二值图象的角点检测 | 第18-19页 |
| ·基于轮廓曲线的角点检测 | 第19-20页 |
| ·基于SUSAN 角点聚类的文字定位 | 第20-26页 |
| ·SUSAN 角点检测 | 第21-23页 |
| ·角点分类 | 第23-25页 |
| ·角点聚类 | 第25-26页 |
| ·测试和总结 | 第26-31页 |
| ·数据库 | 第26-27页 |
| ·测试方法和标准 | 第27-29页 |
| ·算法性能测试 | 第29-31页 |
| ·测试结论 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于颜色聚类的自然场景文字定位 | 第33-47页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·彩色图象颜色分割和聚类技术 | 第33-37页 |
| ·直方图阈值法 | 第33-35页 |
| ·特征空间聚类 | 第35-36页 |
| ·基于区域的方法 | 第36页 |
| ·基于物理模型的方法 | 第36-37页 |
| ·基于颜色聚类的文字定位 | 第37-44页 |
| ·色彩空间的选择和转换 | 第38-39页 |
| ·基于二维颜色统计的二值聚类 | 第39-42页 |
| ·基于HSL 色彩空间分割的分层聚类 | 第42-43页 |
| ·基于先验知识的聚类结果优化 | 第43-44页 |
| ·测试和分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 角点特征和颜色特征结合的文字定位 | 第47-57页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·两者结合的处理流程 | 第47-53页 |
| ·基于角点特征的粗定位 | 第48-49页 |
| ·基于颜色信息的筛选 | 第49-50页 |
| ·基于笔划和周期信息的特定区域排除 | 第50-51页 |
| ·基于几何特征和文字行分析的细定位 | 第51-53页 |
| ·算法实现和评测 | 第53-55页 |
| ·算法的实现和测试环境 | 第53-54页 |
| ·结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结和展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
