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视频文本提取技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-22页
   ·课题研究背景第11-13页
   ·视频文本的特点第13-15页
   ·视频文本提取系统的框架第15-17页
   ·视频文本提取技术的研究现状第17-20页
     ·国外研究现状第17-19页
     ·国内研究现状第19-20页
     ·对国内外研究的分析和总结第20页
   ·本文研究内容及结构安排第20-22页
第2章 基于小波模极大值和两阶段分类验证的文本定位算法第22-42页
   ·引言第22页
   ·文本定位算法的研究现状第22-24页
     ·基于边缘的方法第22-23页
     ·基于纹理的方法第23页
     ·基于学习的方法第23-24页
   ·基于小波模极大值和两阶段分类验证文本定位算法的理论基础第24-32页
     ·小波模极大值算法介绍第24-26页
       ·小波模极大值算法数学理论基础第25页
       ·小波模极大值对图像的处理算法第25-26页
     ·1-SVM算法介绍第26-32页
       ·SVM算法理论基础第26-30页
       ·1-SVM算法理论基础第30-32页
       ·1-SVM算法的优点第32页
   ·基于小波模极大值和两阶段分类验证的文本定位算法第32-38页
     ·算法结构第32-33页
     ·算法详细流程第33-38页
       ·金字塔像素分解第33-34页
       ·小波模极大值提取文本轮廓第34页
       ·特征属性提取第34-36页
       ·级联分类器初步分类第36-37页
       ·1-SVM分类器精细分类第37页
       ·综合验证第37-38页
   ·仿真实验第38-41页
   ·本章小结第41-42页
第3章 基于稳健模板匹配准则的文本跟踪技术第42-54页
   ·引言第42页
   ·文本跟踪算法的研究现状第42-45页
     ·对静态文本跟踪的研究现状第42-43页
     ·对动态文本跟踪的研究现状第43-45页
   ·基于稳健模板匹配准则的文本跟踪算法第45-50页
     ·搜索窗口大小确定第45页
     ·搜索窗口中心位置确定第45-47页
     ·稳健的模板匹配技术第47-50页
       ·文本模板提取第47-48页
       ·稳健的模板匹配算法第48-49页
       ·多分辨率匹配加速算法第49-50页
   ·仿真实验第50-53页
     ·实验一:文本区域静止,简单背景条件下第51页
     ·实验二:文本区域运动,复杂背景条件下第51-53页
   ·本章小结第53-54页
第4章 基于亚像素的文本分割算法第54-66页
   ·引言第54页
   ·文本分割的研究现状第54-56页
   ·基于亚像素的文本分割算法第56-63页
     ·基于亚像素的文本分割算法概述第57-58页
     ·基于亚像素的文本分割算法详述第58-63页
       ·改进的基于曲面拟合的亚像素技术第58-61页
       ·改进的Niblack阈值分割算法第61-62页
       ·连通区域分析第62-63页
   ·仿真实验第63-65页
   ·本章小结第65-66页
第5章 总结与展望第66-68页
   ·全文工作总结第66页
   ·进一步的工作展望第66-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-73页
攻读学位期间发表的学术论文第73页

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