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自然场景中文本识别技术研究及实现

摘要第1-6页
Abstract第6-15页
第1章 绪论第15-35页
   ·课题研究背景及意义第15-17页
   ·自然场景中的文本认知第17-22页
     ·自然场景中文本图像特点第18-20页
     ·自然场景中文本的特征第20-21页
     ·自然场景中文本识别问题的模型第21-22页
   ·文本识别技术相关研究现状及分析第22-32页
     ·文本矫正技术第23-26页
     ·文本分割技术第26-27页
     ·字符识别技术第27-31页
     ·目前文本识别技术存在的问题第31-32页
   ·主要研究内容第32-35页
第2章 基于消失点的文本图像透视变形矫正第35-57页
   ·引言第35-36页
   ·透视投影模型第36-41页
     ·摄像机坐标系、图像坐标系、物体坐标系第37-38页
     ·透视投影变换第38-39页
     ·透视变形恢复第39-41页
   ·文本图像变形参数估计第41-51页
     ·图像预处理第42页
     ·特征点提取第42-44页
     ·特征点处理第44-47页
     ·消失点检测第47-51页
   ·变形文本图像恢复第51-52页
   ·实验结果及分析第52-56页
     ·变形文本图像矫正实例第52-55页
     ·消失点检测比较第55页
     ·变形矫正前后的字符识别结果第55-56页
   ·本章小结第56-57页
第3章 基于颜色空间量化的谱聚类文本图像分割第57-80页
   ·引言第57-59页
   ·图像分割应用中的谱图理论第59-61页
     ·图像分割与图的划分第59-60页
     ·谱图理论第60-61页
   ·谱分割算法设计第61-68页
     ·定义相似性权值函数第61-64页
     ·构造颜色直方图第64-65页
     ·构造相似矩阵及分割算法第65-68页
   ·算法复杂性分析第68-69页
   ·实验结果及分析第69-79页
     ·参数r 的选择实验第70-72页
     ·颜色量化级数L的选择实验第72-75页
     ·分割性能测试与比较第75页
     ·分割实例比较与分析第75-79页
   ·本章小结第79-80页
第4章 基于改进Gabor小波变换的低质量汉字识别第80-104页
   ·引言第80-81页
   ·特征提取第81-91页
     ·Gabor 变换第82-84页
     ·Gabor 小波特征第84-86页
     ·Gabor 小波特征的改进第86-91页
   ·特征选择第91-92页
   ·特征变换第92-93页
     ·线性特征变换第92-93页
     ·非线性特征变换第93页
   ·实验结果及分析第93-102页
     ·尺度参数调整对比实验第95-96页
     ·基于方向预分类的特征提取实验第96-98页
     ·特征选择实验第98-99页
     ·特征变换实验第99-100页
     ·噪声干扰实验第100-101页
     ·不同特征对比实验第101-102页
   ·本章小结第102-104页
第5章 自然场景文本识别系统的实现第104-111页
   ·引言第104-105页
   ·文本识别系统第105-108页
   ·系统性能测试及分析第108-109页
   ·本章小结第109-111页
结论第111-113页
参考文献第113-122页
攻读学位期间发表的学术论文第122-124页
致谢第124-125页
个人简历第125页

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