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自然场景图像文本信息提取的理论与方法

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-27页
    1.1 课题研究背景及意义第10-12页
    1.2 具有几何形变的文本图像分析第12-16页
        1.2.1 几何形变图像产生的原因第12-14页
        1.2.2 几何形变文本图像带来的问题第14-16页
    1.3 国内外研究现状第16-24页
        1.3.1 文本图像几何形变纠正研究现状第16-18页
        1.3.2 文本图像定位研究现状第18-21页
        1.3.3 图像恢复研究现状第21-24页
    1.4 论文主要工作与组织结构第24-27页
第2章 具有几何形变的文本图像纠正第27-52页
    2.1 引论第27-29页
    2.2 低秩纹理的文本图像纠正第29-32页
        2.2.1 ALM 的详细描述第30-31页
        2.2.2 ADM 的详细描述第31-32页
    2.3 增强 TILT 算法性能第32-37页
        2.3.1 二值化第33-35页
        2.3.2 黑色 vs 白色文本图像第35-37页
    2.4 单个文字区域纠正第37-45页
        2.4.1 Hough 变换的基本原理第37-39页
        2.4.2 中文标准字体的纠正第39-40页
        2.4.3 纠正英文字母,数字和实际文本图像第40-45页
        2.4.4 纠正多行文本图像第45页
    2.5 多个文字的联合纠正第45-50页
        2.5.1 模型建立第45-47页
        2.5.2 模型推导第47-49页
        2.5.3 完整算法第49-50页
        2.5.4 多个文字联合纠正的实验结果第50页
    2.6 本章小结第50-52页
第3章 具有几何形变的文本定位第52-76页
    3.1 引论第52-55页
    3.2 形变扭曲的文本定位算法第55-63页
        3.2.1 寻找文本候选区域第55-58页
        3.2.2 移除非一致的文本候选区域第58-59页
        3.2.3 倾斜纠正后文本区域再定位第59-61页
        3.2.4 融合重新定位后的文本区域第61-63页
    3.3 实验结果第63-74页
        3.3.1 文本定位第63-70页
        3.3.2 文本识别第70-74页
    3.4 本章小结第74-76页
第4章 基于几何形变模型的图像恢复第76-110页
    4.1 引论第76页
    4.2 非盲图像去模糊经典模型及存在问题第76-79页
        4.2.1 非盲图像去模糊经典模型第76-78页
        4.2.2 非盲图像去模糊经典模型的问题及本文解决方法第78-79页
    4.3 提出的增强型的非盲有几何形变的图像去模糊算法第79-85页
        4.3.1 利用最小化秩算法估计几何形变参数第81-83页
        4.3.2 有几何形变的非盲图像去模糊第83-85页
    4.4 增强的非盲有几何形变的图像去模糊算法实验结果第85-91页
        4.4.1 模糊核 K 和图像几何变换参数 都已知的实验结果第86-89页
        4.4.2 模糊核 K 已知,图像几何变换参数 未知的实验结果第89-91页
        4.4.3 模糊核 K 和几何变换参数 都未知的实验结果第91页
    4.5 基于几何形变模型的非均匀模糊图像恢复第91-107页
        4.5.1 基于几何形变模型的非均匀模糊图像生成过程第92-95页
        4.5.2 估计隐层清晰图像第95-96页
        4.5.3 估计投影参数第96-98页
        4.5.4 基于几何形变模型的非均匀模糊图像恢复整体算法第98-99页
        4.5.5 实验结果第99-107页
    4.6 本章小结第107-110页
第5章 文本图像多几何变换参数估计第110-120页
    5.1 引论第110页
    5.2 多几何变换参数估计第110-115页
        5.2.1 非文本像素移除第111页
        5.2.2 多几何变换参数估计及图像展开第111-115页
    5.3 实验结果第115-118页
        5.3.1 合成数据第115-117页
        5.3.2 真实数据第117-118页
    5.4 本章小结第118-120页
第6章 总结与展望第120-122页
参考文献第122-130页
致谢第130-132页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第132-133页

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