自然场景图片中的文字检测技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 基于连通域的检测算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于滑动窗口的检测算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 多方向文本行检测研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 主要问题 | 第15-16页 |
| 1.4 研究内容和贡献 | 第16-17页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 2 相关研究进展 | 第19-27页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 候选字符连通域提取算法介绍 | 第19-24页 |
| 2.2.1 极值区域算法介绍 | 第19-22页 |
| 2.2.2 笔划宽度算法介绍 | 第22-24页 |
| 2.3 文本行连接方法介绍 | 第24-26页 |
| 2.3.1 水平方向文本行连接算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 多方向文本行连接算法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于层级过滤和连接的场景文字检测算法 | 第27-44页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 基于融合的候选字符提取 | 第27-30页 |
| 3.3 基于距离和相似度的文本行连接 | 第30-35页 |
| 3.3.1 距离和相似度的定义 | 第31-33页 |
| 3.3.2 特征的提取和训练过程 | 第33-34页 |
| 3.3.3 文本行连接 | 第34-35页 |
| 3.4 单双字符的检测模块 | 第35-36页 |
| 3.5 文本行过滤模块 | 第36-38页 |
| 3.6 多尺度多通道融合和文本行拆分 | 第38-39页 |
| 3.7 实验结果分析 | 第39-43页 |
| 3.7.1 场景文字检测评价标准 | 第39-40页 |
| 3.7.2 实验及分析 | 第40-43页 |
| 3.8 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于矩形框旋转的多方向文字检测 | 第44-55页 |
| 4.1 概述 | 第44-45页 |
| 4.2 算法模型 | 第45-47页 |
| 4.3 矩形框旋转变换 | 第47-49页 |
| 4.4 实验 | 第49-54页 |
| 4.4.1 多方向文本行检测评价标准 | 第49-51页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第51-54页 |
| 4.5 本章总结 | 第54-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录 | 第63页 |
