| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-12页 |
| 1 序言 | 第12-27页 |
| ·选题背景及意义 | 第12-13页 |
| ·文本提取系统的组成 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-19页 |
| ·文本定位 | 第15-17页 |
| ·文本跟踪 | 第17-18页 |
| ·文本的增强与分割 | 第18-19页 |
| ·基础理论 | 第19-25页 |
| ·支持向量机基础理论 | 第19-23页 |
| ·小波变换基础理论 | 第23-25页 |
| ·研究内容及结构安排 | 第25-27页 |
| 2 文本定位算法的研究 | 第27-47页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·文字定位算法原理 | 第27-34页 |
| ·灰度形态学提取边缘原理 | 第27-29页 |
| ·基于形态学与小波分析的边缘提取 | 第29-31页 |
| ·基于文本像素密度的文本定位方法 | 第31-34页 |
| ·文字行确认 | 第34-42页 |
| ·特征分析 | 第34-39页 |
| ·特征选择与分类器参数优化 | 第39-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-45页 |
| 本章小结 | 第45-47页 |
| 3 基于视频文本跟踪的增强与分割算法 | 第47-68页 |
| ·引言 | 第47-49页 |
| ·特征点集合提取 | 第49-51页 |
| ·Canny 边缘提取 | 第49-50页 |
| ·边缘特征角点提取 | 第50-51页 |
| ·图像文本跟踪算法研究 | 第51-57页 |
| ·Hausdorff 距离度量 | 第52-56页 |
| ·基于Hausdorff 距离的图像跟踪算法 | 第56-57页 |
| ·基于多帧的视频文本增强与分割算法 | 第57-64页 |
| ·文本极性判断 | 第58-62页 |
| ·文本增强与分割算法 | 第62-64页 |
| ·实验与分析 | 第64-67页 |
| 本章小结 | 第67-68页 |
| 4 基于视音频特征和文本信息的新闻视频故事场景分割 | 第68-88页 |
| ·引言 | 第68-71页 |
| ·镜头边界检测 | 第68-69页 |
| ·关键帧提取 | 第69页 |
| ·逻辑单元分割 | 第69-71页 |
| ·基于音视频特征和文本信息的新闻视频故事景分割 | 第71-84页 |
| ·新闻标题字幕检测 | 第71-72页 |
| ·镜头检测 | 第72-73页 |
| ·基于标题文本的镜头合并 | 第73页 |
| ·基于结构特征与语音识别的新闻故事分割算法 | 第73-84页 |
| ·实验结果与分析 | 第84-87页 |
| 本章小节 | 第87-88页 |
| 5 交通标识牌文字提取研究 | 第88-106页 |
| ·引言 | 第88-90页 |
| ·交通标识牌定位研究 | 第90-96页 |
| ·基于主元分析的图像特征提取 | 第91-93页 |
| ·径向基神经网络的原理简介 | 第93-95页 |
| ·候选区域的筛选 | 第95-96页 |
| ·仿射处理 | 第96-99页 |
| ·标识牌文字定位与提取 | 第99-102页 |
| ·实验与分析 | 第102-104页 |
| 本章小结 | 第104-106页 |
| 6 结论与展望 | 第106-109页 |
| 参考文献 | 第109-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 个人简历 | 第121-122页 |
| 在学期间第一作者发表的学术论文 | 第122页 |
| 在学期间从事的科研项目 | 第122页 |