| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 电子助视技术 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像拼接算法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 OCR(光学字符识别) | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 助视系统设计 | 第17-31页 |
| 2.1 引言 | 第17-18页 |
| 2.2 图像拼接算法设计 | 第18-22页 |
| 2.2.1 图像配准 | 第18-21页 |
| 2.2.2 图像融合 | 第21-22页 |
| 2.3 布局分析和OCR方案分析 | 第22-24页 |
| 2.4 硬件平台设计 | 第24-26页 |
| 2.4.1 嵌入式处理器选型 | 第24-25页 |
| 2.4.2 硬件平台设计 | 第25-26页 |
| 2.5 软件平台搭建 | 第26-30页 |
| 2.5.1 软件平台的选择 | 第26-27页 |
| 2.5.2 软件环境的搭建 | 第27-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 文档图像拼接算法 | 第31-45页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 ART区域特征描述算法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 文字连通域提取 | 第32-34页 |
| 3.2.2 ART特征描述 | 第34-36页 |
| 3.3 最优拼接缝搜索的多分辨率融合 | 第36-39页 |
| 3.3.1 图像的最优拼接缝搜索算法 | 第36-38页 |
| 3.3.2 多分辨率图像融合 | 第38-39页 |
| 3.4 图像拼接效果实验效果及分析 | 第39-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 布局分析与OCR | 第45-65页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 布局分析模块 | 第45-52页 |
| 4.2.1 图像预处理 | 第45-47页 |
| 4.2.2 文本行的识别 | 第47页 |
| 4.2.3 列布局搜索 | 第47-48页 |
| 4.2.4 段落区域分割 | 第48-49页 |
| 4.2.5 布局分析功能的测试和优化 | 第49-52页 |
| 4.3 OCR识别模块 | 第52-55页 |
| 4.3.1 Tesseract OCR文字识别框架 | 第52-54页 |
| 4.3.2 OCR测试和优化 | 第54-55页 |
| 4.4 模型的训练 | 第55-64页 |
| 4.4.1 Tesseract4.0模型训练过程 | 第56页 |
| 4.4.2 训练数据的制作 | 第56-61页 |
| 4.4.3 训练模式 | 第61-64页 |
| 4.4.4 训练效果测试 | 第64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 基于Qt的助视软件设计和实现 | 第65-78页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 助视软件框架设计 | 第65-70页 |
| 5.2.1 功能需求 | 第65-66页 |
| 5.2.2 Qt开发框架设计 | 第66-70页 |
| 5.3 助视软件整体实现 | 第70-74页 |
| 5.3.1 助视软件界面设计 | 第70-71页 |
| 5.3.2 助视软件功能实现 | 第71-74页 |
| 5.4 软件测试 | 第74-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第78-79页 |
| 6.2 展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第84页 |