基于FPGA的文字识别技术研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| ·课题背景及意义 | 第13页 |
| ·文字识别的发展及现状 | 第13-15页 |
| ·本文的研究内容及目标 | 第15-17页 |
| ·汉字识别的问题和困难 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·研究目标 | 第17页 |
| ·工作安排 | 第17-18页 |
| 第2章 文字识别原理及主要识别方法 | 第18-23页 |
| ·文字识别的原理 | 第18页 |
| ·常见文字识别方法的研究 | 第18-22页 |
| ·基于结构的模式识别方法 | 第19页 |
| ·基于统计的模式识别方法 | 第19-21页 |
| ·新兴模式识别方法 | 第21-22页 |
| ·本文采用的识别方法 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 文字识别的算法研究 | 第23-38页 |
| ·二值化算法 | 第23-25页 |
| ·二值化的算法研究 | 第23-24页 |
| ·基于灰度直方图的二值化算法 | 第24-25页 |
| ·中值滤波 | 第25-26页 |
| ·文本页面的倾斜矫正 | 第26-27页 |
| ·基于霍夫变换的倾斜角检测 | 第26页 |
| ·文本页面图像倾斜矫正 | 第26-27页 |
| ·文本的行字分析 | 第27-32页 |
| ·基于投影轮廓的行字切分算法 | 第27-29页 |
| ·提取文字边框 | 第29-30页 |
| ·归一化处理 | 第30-32页 |
| ·汉字的特征提取 | 第32-34页 |
| ·基于笔画密度的特征提取 | 第32-33页 |
| ·改进的笔画密度特征提取 | 第33页 |
| ·基于能量值密度的特征提取 | 第33-34页 |
| ·特征的匹配算法 | 第34-36页 |
| ·数字识别方法 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 文字识别系统设计 | 第38-54页 |
| ·FPGA及SOPC技术概述 | 第38-42页 |
| ·现场可编程门阵列 | 第38页 |
| ·SOPC技术 | 第38-40页 |
| ·SOPC开发工具及设计流程 | 第40-42页 |
| ·文字识别系统硬件设计 | 第42-47页 |
| ·系统硬件结构 | 第42页 |
| ·总线模块 | 第42-44页 |
| ·图像采集模块 | 第44-47页 |
| ·显示模块 | 第47页 |
| ·识别算法的设计与实现 | 第47-51页 |
| ·图像预处理 | 第47-51页 |
| ·特征提取及匹配 | 第51页 |
| ·构建SOPC系统 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第54-59页 |
| ·识别结果 | 第54-58页 |
| ·纯文字文稿识别 | 第54-56页 |
| ·纯数字文稿识别 | 第56页 |
| ·数字汉字混编文稿识别 | 第56-58页 |
| ·系统资源分析 | 第58-59页 |
| 结论与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第65页 |
