电力设备图片中字符识别技术的研究
中文摘要 | 第1页 |
英文摘要 | 第4-7页 |
第一章 引言 | 第7-12页 |
·课题的提出 | 第7页 |
·相关技术的研究现状 | 第7-10页 |
·车牌识别技术 | 第7-9页 |
·图像中的文字识别技术 | 第9-10页 |
·本课题研究的意义和主要内容 | 第10-12页 |
·本课题研究的意义 | 第10页 |
·本课题研究的主要内容 | 第10-12页 |
第二章 设备标牌图像的二值化算法 | 第12-21页 |
·关于数字图像 | 第12-15页 |
·图像与图形 | 第12-13页 |
·图像数字化和数字化图像 | 第13-14页 |
·直方图 | 第14-15页 |
·灰度图像的二值化 | 第15-20页 |
·图像的二值化算法 | 第16页 |
·标牌图像的双阈值二值化算法 | 第16-20页 |
·本章小结 | 第20-21页 |
第三章 标牌识别中的图像预处理技术 | 第21-37页 |
·图像增强 | 第21-28页 |
·图像滤波处理 | 第21-24页 |
·灰度修正 | 第24-28页 |
·边缘检测 | 第28-36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
第四章 基于Hough 变换的标牌定位技术 | 第37-43页 |
·标牌定位方法的思想及原理 | 第38-42页 |
·Hough 变换原理 | 第38-39页 |
·基于Hough 变换的标牌定位算法 | 第39页 |
·实验结果及分析 | 第39-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第五章 设备图片中的标牌字符识别 | 第43-49页 |
·光学字符识别系统的构成 | 第43-44页 |
·基本的字符识别方法 | 第44-46页 |
·统计模式识别方法 | 第45页 |
·结构模式识别方法 | 第45-46页 |
·人工神经网络 | 第46页 |
·标牌字符识别的实现 | 第46-48页 |
·基于OCR 技术的标牌识别 | 第46-47页 |
·实验结果及分析 | 第47-48页 |
·本章小结 | 第48-49页 |
第六章 结论与展望 | 第49-50页 |
·总结 | 第49页 |
·对进一步研究工作的展望 | 第49-50页 |
参考文献 | 第50-53页 |
致谢 | 第53-54页 |
在学期间发表的学术论文和参与科研情况 | 第54-55页 |
详细摘要 | 第55-61页 |