基于机器视觉的字符识别技术研究
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·课题含义以及研究的意义 | 第11页 |
| ·字符识别技术的前景和具体应用场合 | 第11-12页 |
| ·字符识别的流程 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要工作和内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 图像硬件设计 | 第14-19页 |
| ·常用摄像器件及相机选择 | 第14-15页 |
| ·数据采集原理及图像采集卡的选择 | 第15-16页 |
| ·光源选择 | 第16-18页 |
| ·镜头选择 | 第18-19页 |
| 第三章 图象处理相关方法 | 第19-30页 |
| ·图像预处理概述 | 第19页 |
| ·图象基本知识 | 第19-20页 |
| ·灰度直方图 | 第19-20页 |
| ·点运算 | 第20页 |
| ·彩色图像转化为灰度图像 | 第20-21页 |
| ·图象二值化 | 第21-22页 |
| ·图象增强技术 | 第22-25页 |
| ·邻域平均法 | 第22-23页 |
| ·中值滤波 | 第23-24页 |
| ·直方图均衡化 | 第24-25页 |
| ·对比度拉伸 | 第25页 |
| ·直线提取方法 | 第25-30页 |
| ·最小二乘法确定直线拟合 | 第26-27页 |
| ·Hough变换直线拟合 | 第27-30页 |
| 第四章 边缘检测与图象分割技术 | 第30-43页 |
| ·边缘检测概述 | 第30页 |
| ·边缘检测常用方法 | 第30-33页 |
| ·Robert算子 | 第31页 |
| ·Sobel算子 | 第31-32页 |
| ·Canny算子 | 第32-33页 |
| ·图象分割技术 | 第33-43页 |
| ·图象分割概述 | 第33-34页 |
| ·图象分割方法分类 | 第34页 |
| ·阈值分割方法 | 第34-35页 |
| ·区域连通和区域标记 | 第35-37页 |
| ·边界闭合 | 第37-41页 |
| ·投影法分割 | 第41-43页 |
| 第五章 光学字符识别 | 第43-51页 |
| ·光学字符识别概述 | 第43页 |
| ·字符归一化 | 第43-44页 |
| ·字符特征提取 | 第44-46页 |
| ·穿线法 | 第44-45页 |
| ·NMI特征 | 第45-46页 |
| ·模板匹配 | 第46-51页 |
| ·模板匹配原理 | 第46-47页 |
| ·模板匹配算法实现 | 第47-51页 |
| 第六章 实验与分析 | 第51-55页 |
| ·钢印字符识别全过程 | 第51-52页 |
| ·实验与分析 | 第52-55页 |
| 第七章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·全文总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-60页 |
| 附录 | 第60-61页 |
| 附录一: 训练样本 | 第60-61页 |
| 附录二: 识别样本 | 第61页 |
