图像中字符识别算法的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题的研究背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·数字图像处理技术研究现状 | 第10-12页 |
| ·定位导航技术研究现状 | 第12-13页 |
| ·定向技术研究现状 | 第13-14页 |
| ·课题研究的意义 | 第14-15页 |
| ·本文主要内容 | 第15页 |
| ·章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 数字图像处理知识介绍 | 第17-25页 |
| ·数字图像表示 | 第17-18页 |
| ·颜色模型 | 第18-21页 |
| ·数字图像处理 | 第21-24页 |
| ·图像的二值化 | 第21-22页 |
| ·图像增强 | 第22页 |
| ·边缘检测 | 第22-24页 |
| ·Prewitt 算法 | 第23-24页 |
| ·Canny 算法 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 系统概述 | 第25-31页 |
| ·整体系统结构及工作原理介绍 | 第25-26页 |
| ·整体系统组成 | 第25-26页 |
| ·整体系统工作原理 | 第26页 |
| ·标牌字符识别子系统 | 第26页 |
| ·图像采集系统 | 第26-30页 |
| ·CCD 摄像机工作原理 | 第27-28页 |
| ·单CCD 系统 | 第28-29页 |
| ·双CCD 系统 | 第29-30页 |
| ·动态范围增强方法的比较 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 标牌字符区域提取及字符分割 | 第31-60页 |
| ·标牌图像的灰度化 | 第31-36页 |
| ·灰度拉伸 | 第32-34页 |
| ·直方图的平滑 | 第34-36页 |
| ·标牌图像二值化 | 第36-37页 |
| ·基于数学形态学的图像滤波 | 第37-39页 |
| ·膨胀和腐蚀 | 第37-38页 |
| ·形态学开操作滤波 | 第38-39页 |
| ·无用连通区域过滤 | 第39-40页 |
| ·背景色确定 | 第39页 |
| ·无用连通区域剔除 | 第39-40页 |
| ·倾斜校正 | 第40-48页 |
| ·Hough 变换获取倾斜角度 | 第40-43页 |
| ·椭圆拟合获取椭圆参数 | 第43-48页 |
| ·获取边缘点 | 第43-44页 |
| ·直接最小二乘椭圆拟合 | 第44-47页 |
| ·拟合性能测试 | 第47-48页 |
| ·图像校正 | 第48-54页 |
| ·旋转变换 | 第48-50页 |
| ·错切变换 | 第50-51页 |
| ·图像放大 | 第51-54页 |
| ·矩形字符区域的提取 | 第54-56页 |
| ·字符分割 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 字符识别 | 第60-86页 |
| ·字符识别概述 | 第60-63页 |
| ·模式识别 | 第60-63页 |
| ·统计模式识别方法 | 第60-62页 |
| ·句法模式识别 | 第62页 |
| ·模糊技术识别 | 第62-63页 |
| ·字符识别常用方法 | 第63页 |
| ·字符归一化 | 第63-64页 |
| ·特征提取方法 | 第64-65页 |
| ·逐像素特征提取法 | 第64页 |
| ·骨架特征提取法 | 第64页 |
| ·垂直方向特征提取法 | 第64-65页 |
| ·13 特征点提取法 | 第65页 |
| ·字符识别算法实现 | 第65-84页 |
| ·阵列相似性计算 | 第66-67页 |
| ·模板匹配法 | 第67-74页 |
| ·简单的模板匹配方法 | 第67-68页 |
| ·13 特征点模板匹配法 | 第68-70页 |
| ·带有惩罚因子的模板匹配法 | 第70-74页 |
| ·多步匹配法 | 第74-77页 |
| ·基于主成份分析的字符识别 | 第77-81页 |
| ·算法原理 | 第77-78页 |
| ·算法实现 | 第78-81页 |
| ·BP 神经网络字符识别 | 第81-84页 |
| ·人工神经网络简介 | 第81页 |
| ·BP 神经网络识别 | 第81-82页 |
| ·算法实现 | 第82-84页 |
| ·分析总结 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 总结与展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第91-92页 |
