基于小波的视频中人工文本检测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·文本的类型及特征 | 第10-11页 |
| ·文本检测的方法概述 | 第11-13页 |
| ·本文研究的主要内容与论文安排 | 第13-15页 |
| 第2章 小波变换的理论基础 | 第15-26页 |
| ·小波变换理论 | 第15-17页 |
| ·小波变换的基本概念 | 第15-16页 |
| ·连续小波变换 | 第16页 |
| ·离散小波变换 | 第16-17页 |
| ·多分辨分析理论 | 第17-24页 |
| ·一维正交多分辨分析 | 第17-19页 |
| ·一维 Mallat塔式算法 | 第19-20页 |
| ·二维正交多分辨分析 | 第20-21页 |
| ·二维正交 Mallat塔式算法 | 第21-24页 |
| ·小波变换在图像处理中的优势 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于小波变换的纹理特征提取 | 第26-35页 |
| ·纹理 | 第26-28页 |
| ·纹理特征 | 第27页 |
| ·纹理分析 | 第27-28页 |
| ·子带成分的小波系数特征提取 | 第28-34页 |
| ·金字塔小波变换及小波系数的特点 | 第29-31页 |
| ·小波子带的选取 | 第31-32页 |
| ·提出的特征向量 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于小波聚类分析的文本检测 | 第35-50页 |
| ·图像处理中需要考虑的小波分析的问题 | 第35-37页 |
| ·小波基的选取 | 第35-37页 |
| ·小波分解层数的选取 | 第37页 |
| ·图像预处理 | 第37-39页 |
| ·颜色空间的选取 | 第37-39页 |
| ·颜色空间的转换 | 第39页 |
| ·小波平均能量的检测方法 | 第39-49页 |
| ·特征向量的提取 | 第40-41页 |
| ·K-means聚类 | 第41-44页 |
| ·初步定位 | 第44-45页 |
| ·精确定位 | 第45-46页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于小波总能量的文本检测 | 第50-66页 |
| ·小波总能量检测方法 | 第51-52页 |
| ·文本区域的定位 | 第52-58页 |
| ·纹理能量的计算 | 第52-53页 |
| ·文本区域的水平定位 | 第53-56页 |
| ·文本区域的提取 | 第56-58页 |
| ·文本行的定位 | 第58-60页 |
| ·文本行的验证 | 第60-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-64页 |
| ·两种方法对比 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
