低质量文本图像OCR技术的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 第一章 引言 | 第14-22页 |
| ·研究的理论意义 | 第15页 |
| ·研究的应用背景 | 第15-16页 |
| ·低质量文本图像 | 第16-19页 |
| ·产生和存在的原因 | 第17-18页 |
| ·当前OCR 技术存在的不足 | 第18-19页 |
| ·本论文的贡献 | 第19-20页 |
| ·本论文的组织 | 第20-22页 |
| 第二章 OCR 技术的研究和发展现状 | 第22-42页 |
| ·OCR 技术概述 | 第22-25页 |
| ·发展历史 | 第22-23页 |
| ·系统流程 | 第23-25页 |
| ·图像二值化方法 | 第25-30页 |
| ·全局阈值 | 第25-27页 |
| ·局部阈值 | 第27-30页 |
| ·切分方法 | 第30-34页 |
| ·经典切分方法 | 第30-32页 |
| ·连通区域法 | 第32-33页 |
| ·基于识别的切分方法 | 第33页 |
| ·整体切分法 | 第33页 |
| ·灰度图像的切分方法 | 第33-34页 |
| ·特征提取方法 | 第34-39页 |
| ·二值特征提取 | 第34-37页 |
| ·灰度特征提取 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-42页 |
| 第三章 低质量图像OCR 技术的理论框架 | 第42-52页 |
| ·文本图像认知的初探 | 第42-44页 |
| ·文本图像的二值本质 | 第42-43页 |
| ·人认知文本图像的特点 | 第43页 |
| ·低质量文本图像识别的难点 | 第43-44页 |
| ·文本识别与经典人工智能问题 | 第44-45页 |
| ·研究的基本观点 | 第45-46页 |
| ·识别最终是二值的 | 第45-46页 |
| ·二值化不是统一的 | 第46页 |
| ·技术路线 | 第46-50页 |
| ·切分的解决方案 | 第47-48页 |
| ·单字识别的解决方案 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于连通区域的层次结构切分算法 | 第52-66页 |
| ·灰度分级 | 第52-53页 |
| ·直方图均衡法 | 第52-53页 |
| ·级数的选取 | 第53页 |
| ·层次结构的建立 | 第53-55页 |
| ·确定主层次 | 第55-59页 |
| ·连通域数目的变化规律 | 第55-57页 |
| ·连通域覆盖率的变化规律 | 第57-59页 |
| ·后处理 | 第59-62页 |
| ·合并 | 第60-61页 |
| ·分割 | 第61-62页 |
| ·实验分析 | 第62-64页 |
| ·评测指标 | 第62页 |
| ·实验数据和结果 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 基于地形特征的种子区域增长算法 | 第66-82页 |
| ·种子区域增长算法 | 第66-68页 |
| ·算法描述 | 第66-67页 |
| ·应用于文本图像的局限性 | 第67-68页 |
| ·地形特征的提取 | 第68-70页 |
| ·主要正交方向 | 第69页 |
| ·几何特征 | 第69-70页 |
| ·地形特征归类 | 第70页 |
| ·基于地形特征的改进SRG 算法 | 第70-77页 |
| ·初始化 | 第70-72页 |
| ·种子点的选择 | 第72-73页 |
| ·区域增长 | 第73-76页 |
| ·后处理 | 第76-77页 |
| ·实验结果和分析 | 第77-80页 |
| ·二值化结果的比较 | 第77-78页 |
| ·应用于识别的评测 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 第六章 相似字识别的研究 | 第82-94页 |
| ·相似字 | 第82-84页 |
| ·相似字的定义 | 第82页 |
| ·相似字对识别的影响 | 第82-84页 |
| ·相似字误识的不对称性 | 第84-87页 |
| ·不对称现象 | 第84-85页 |
| ·成因分析 | 第85-87页 |
| ·已有算法存在的问题 | 第87页 |
| ·基于不对称性的分类部分空间法 | 第87-90页 |
| ·基本类别 | 第88页 |
| ·不对称性在算法中的应用 | 第88-89页 |
| ·算法流程 | 第89-90页 |
| ·实验结果和分析 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-94页 |
| 第七章 系统性能分析评测 | 第94-102页 |
| ·低质量文本图像的OCR 流程 | 第94-95页 |
| ·实验数据 | 第95-97页 |
| ·实验结果和分析 | 第97-99页 |
| ·本章小结 | 第99-102页 |
| 第八章 结束语 | 第102-106页 |
| ·本文工作总结 | 第102-103页 |
| ·下一步研究方向 | 第103-106页 |
| 参考文献 | 第106-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
| 作者简介 | 第115-116页 |
