| 第一章 绪论 | 第1-19页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·视频文本提取技术的研究概况 | 第9-12页 |
| ·视频中文本的类型 | 第12-13页 |
| ·视频中文本的特征 | 第13-17页 |
| ·文本提取系统的组成 | 第17-18页 |
| ·本文研究的内容和结构 | 第18-19页 |
| 第二章 文本提取技术文献综述 | 第19-45页 |
| ·文本检测 | 第19-20页 |
| ·文本检测技术总结 | 第19-20页 |
| ·文本定位 | 第20-41页 |
| ·基于区域的方法 | 第20-24页 |
| ·基于边缘和梯度的方法 | 第24-27页 |
| ·基于纹理的方法 | 第27-28页 |
| ·基于学习的方法 | 第28-29页 |
| ·压缩域方法 | 第29-32页 |
| ·时空方法 | 第32-35页 |
| ·基于字符形状特征的方法 | 第35-37页 |
| ·文本定位技术总结 | 第37-41页 |
| ·文本特征选择 | 第37页 |
| ·文本特征提取 | 第37-38页 |
| ·文本特征聚集形成区域 | 第38页 |
| ·候选文本区域提取 | 第38-39页 |
| ·文本区域验证 | 第39-40页 |
| ·各种文本定位方法的优缺点 | 第40-41页 |
| ·视频文本的跟踪 | 第41-42页 |
| ·视频文本跟踪技术总结 | 第41-42页 |
| ·文本增强 | 第42页 |
| ·文本增强技术总结 | 第42页 |
| ·文本分割 | 第42-45页 |
| ·文本分割技术总结 | 第43-45页 |
| 第三章 基于压缩域纹理能量与空域边缘特征的视频文本定位 | 第45-66页 |
| ·引言 | 第45-47页 |
| ·压缩域文本区域定位 | 第47-58页 |
| ·纹理能量计算 | 第48-51页 |
| ·阈值方法的选择 | 第51-52页 |
| ·纹理图像二值化 | 第52-56页 |
| ·文本区域提取 | 第56-58页 |
| ·文本行与文本列定位 | 第58-60页 |
| ·文本行与文本列验证 | 第60-62页 |
| ·试验结果与分析 | 第62-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第四章 基于M估计模板匹配的视频文本跟踪 | 第66-87页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·文本跟踪与文本定位的结构 | 第67-68页 |
| ·文本跟踪算法 | 第68-70页 |
| ·搜索窗口的确定 | 第70-74页 |
| ·用视频参数确定搜索窗口大小 | 第70页 |
| ·用 MPEG-2比特流中的运动向量来估计搜索窗口的中心位置 | 第70-73页 |
| ·用文本块的运动向量来估计搜索窗口的中心位置 | 第73-74页 |
| ·基于M估计的模板匹配 | 第74-79页 |
| ·基于M估计的误差测度 | 第74-76页 |
| ·文本模板提取 | 第76-78页 |
| ·正常与反转文本的自动区分 | 第77-78页 |
| ·文本边界的确定 | 第78-79页 |
| ·快速模板匹配算法 | 第79-82页 |
| ·多分辨率匹配方法 | 第79-80页 |
| ·优胜者更新策略 | 第80-82页 |
| ·实验结果与分析 | 第82-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 基于多帧信息的视频文本增强 | 第87-91页 |
| ·视频文本增强算法 | 第87-88页 |
| ·视频文本增强算法的具体步骤 | 第88-89页 |
| ·实验结果 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第六章 基于彩色笔画特征的文本分割 | 第91-113页 |
| ·引言 | 第91-92页 |
| ·笔画的特征 | 第92-97页 |
| ·二值图像中笔画的特征 | 第92-94页 |
| ·灰度图像中线状对象的特征 | 第94-96页 |
| ·彩色图像字符笔画特征 | 第96-97页 |
| ·字符比背景亮或字符比背景暗的各种笔画特征模型 | 第97-99页 |
| ·笔画特征图像的二值化 | 第99-100页 |
| ·连通区域分析 | 第100-109页 |
| ·连通区域尺寸和位置的分析 | 第100-102页 |
| ·连通区域颜色分析 | 第102-104页 |
| ·字符种子块的提取 | 第104-106页 |
| ·字符的提取 | 第106-108页 |
| ·垂直排列文本字符的提取 | 第108-109页 |
| ·实验结果与讨论 | 第109-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 第七章 总结与展望 | 第113-115页 |
| ·全文总结 | 第113-114页 |
| ·工作展望 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-132页 |
| 作者攻读博士学位期间发表、录用及已投稿的论文 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133页 |