文本图像处理算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·选题背景 | 第11页 |
| ·文本图像检测算法概述 | 第11-16页 |
| ·简单背景下的文本检测算法 | 第12-15页 |
| ·复杂背景下的文本检测算法 | 第15-16页 |
| ·文本图像倾斜检测算法概述 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 基于数学形态学的文本分割 | 第19-28页 |
| ·形态学 | 第19-20页 |
| ·形态学的基本运算 | 第19-20页 |
| ·形态学重构 | 第20页 |
| ·基于形态学的文本分割算法 | 第20-24页 |
| ·文本图像的粗分割 | 第20-23页 |
| ·后处理阶段 | 第23-24页 |
| ·实验结果 | 第24-26页 |
| ·讨论 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于小波变换和数学形态学的文本定位 | 第28-45页 |
| ·小波变换 | 第28-36页 |
| ·连续小波变换 | 第28-30页 |
| ·离散小波变换 | 第30-31页 |
| ·离散小波变换的设计 | 第31-32页 |
| ·Mallat 算法 | 第32-34页 |
| ·图像小波变换的频率特性 | 第34-36页 |
| ·基于小波变换和形态学的复杂背景下的文本分割 | 第36-44页 |
| ·输入图像灰度化 | 第37-38页 |
| ·小波变换 | 第38页 |
| ·二值化 | 第38-39页 |
| ·形态学限制 | 第39-40页 |
| ·连通分量分析 | 第40页 |
| ·先验知识限制 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-44页 |
| ·讨论 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于小波变换和投影分析的文本倾斜检测 | 第45-54页 |
| ·小波变换 | 第45-46页 |
| ·投影分析 | 第46-47页 |
| ·基于小波变换和投影分析的倾斜检测算法 | 第47-48页 |
| ·实验结果 | 第48-51页 |
| ·实验数据 | 第48-50页 |
| ·实验装置 | 第50页 |
| ·实验结果 | 第50-51页 |
| ·参数讨论 | 第51-53页 |
| ·小波函数的影响 | 第51-52页 |
| ·小波分解层数的影响 | 第52页 |
| ·N 和 K 的影响 | 第52-53页 |
| ·检测角度范围 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于粒子群优化的文本图像倾斜检测 | 第54-63页 |
| ·粒子群优化算法 | 第54-55页 |
| ·粒子群优化算法的原理 | 第54-55页 |
| ·粒子群优化算法的特点 | 第55页 |
| ·基于粒子群优化算法的文本图像倾斜检测 | 第55-57页 |
| ·实验结果 | 第57-60页 |
| ·实验数据 | 第57页 |
| ·实验参数设置 | 第57页 |
| ·实验结果及数据处理 | 第57-60页 |
| ·参数讨论和时间分析 | 第60-62页 |
| ·粒子个数 | 第60页 |
| ·迭代次数 | 第60-61页 |
| ·适应值函数 | 第61页 |
| ·和基于小波变换-投影分析的算法比较 | 第61-62页 |
| ·时间分析 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第70-71页 |
| 附录 B 攻读学位期间参加的科研项目 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
