| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究历史和现状 | 第10-14页 |
| 1.3 课题来源 | 第14页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关方法介绍 | 第17-27页 |
| 2.1 特定假设方法 | 第18-21页 |
| 2.1.1 文档结构假设 | 第18-19页 |
| 2.1.2 滤波 | 第19-20页 |
| 2.1.3 直线检测 | 第20-21页 |
| 2.2 参数约束方法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 聚类 | 第21-22页 |
| 2.2.2 函数分析 | 第22-23页 |
| 2.2.3 分类 | 第23-24页 |
| 2.3 无约束方法 | 第24-25页 |
| 2.3.1 混合方法 | 第24页 |
| 2.3.2 组合方法 | 第24页 |
| 2.3.3 神经网络 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于块投影的藏文历史文献文本提取方法 | 第27-45页 |
| 3.1 图像预处理 | 第28-30页 |
| 3.1.1 光照均衡 | 第28-30页 |
| 3.1.2 二值化 | 第30页 |
| 3.2 块投影 | 第30-34页 |
| 3.2.1 连通域分析 | 第30-31页 |
| 3.2.2 角点检测 | 第31-33页 |
| 3.2.3 计算块投影 | 第33-34页 |
| 3.3 文本区域边缘提取 | 第34-35页 |
| 3.4 文本区域边缘矫正 | 第35-36页 |
| 3.5 实验结果分析与现象讨论 | 第36-43页 |
| 3.5.1 评价指标 | 第37页 |
| 3.5.2 参数选择 | 第37-41页 |
| 3.5.3 实验结果分析 | 第41-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于卷积降噪自编码器的藏文历史文献版面分析方法 | 第45-61页 |
| 4.1 超像素聚类 | 第46-47页 |
| 4.2 卷积降噪自编码器 | 第47-53页 |
| 4.2.1 自编码器 | 第48-51页 |
| 4.2.2 CDAE模型训练 | 第51-53页 |
| 4.3 SVM分类器 | 第53-55页 |
| 4.3.1 SVM分类器训练 | 第55页 |
| 4.4 实验结果分析与现象讨论 | 第55-60页 |
| 4.4.1 超像素算法选择 | 第55-58页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |