| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略语对照表 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 字符识别研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容和论文组织 | 第14-18页 |
| 第二章 字符识别算法的选择与设计 | 第18-28页 |
| 2.1 字符识别主要算法介绍 | 第18-21页 |
| 2.1.1 基于模板匹配的字符识别算法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于神经网络的字符识别算法 | 第19-20页 |
| 2.1.3 基于特征匹配的字符识别算法 | 第20-21页 |
| 2.2 本文冠字号码识别的需求 | 第21-22页 |
| 2.3 字符识别算法设计 | 第22-26页 |
| 2.3.1 单一模板匹配算法的不足 | 第23页 |
| 2.3.2 特征提取方法 | 第23-25页 |
| 2.3.3 字符识别算法描述 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 图像预处理 | 第28-40页 |
| 3.1 预处理的任务 | 第28-29页 |
| 3.2 截取冠字号码序列区域图像 | 第29-34页 |
| 3.2.1 字符序列区域截取 | 第30-31页 |
| 3.2.2 图像旋转 | 第31-33页 |
| 3.2.3 定位冠字号码序列 | 第33-34页 |
| 3.3 冠字号码序列字符分割 | 第34-37页 |
| 3.3.1 图像放大 | 第34-36页 |
| 3.3.2 图像二值化阈值确定 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-40页 |
| 第四章 字符识别 | 第40-50页 |
| 4.1 字符轮廓细化 | 第40-45页 |
| 4.1.1 Hilditch串行细化算法 | 第41-42页 |
| 4.1.2 Zhang-Suen(ZS)并行细化算法 | 第42-44页 |
| 4.1.3 细化算法选择 | 第44-45页 |
| 4.2 二值图像压缩 | 第45-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-50页 |
| 第五章 算法测试 | 第50-54页 |
| 5.1 实验环境 | 第50页 |
| 5.2 测试结果及分析 | 第50-54页 |
| 第六章 结束语 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 作者简介 | 第62-63页 |