复杂图像文本提取关键技术与应用研究
摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-13页 |
第一章 绪论 | 第13-34页 |
第一节 研究背景及意义 | 第13-14页 |
第二节 复杂图像文本提取相关知识 | 第14-17页 |
第三节 文本提取技术研究现状 | 第17-28页 |
·图像二值化 | 第17-20页 |
·文本定位 | 第20-25页 |
·文本分割 | 第25-26页 |
·文字识别 | 第26-27页 |
·ICDAR简介 | 第27-28页 |
第四节 文本提取技术应用研究现状 | 第28-32页 |
·过滤图像垃圾邮件的应用研究 | 第28-29页 |
·智能交通系统车牌识别应用研究 | 第29-30页 |
·基于内容图像检索应用研究 | 第30-31页 |
·网络敏感图像过滤应用研究 | 第31-32页 |
第五节 论文主要工作与组织结构 | 第32-34页 |
第二章 基于小波变换的二值化方法 | 第34-61页 |
第一节 基于小波变换的二值化方法 | 第34-46页 |
·彩色图像转为灰度图像 | 第35-36页 |
·近似背景分布 | 第36-44页 |
·前景分布近似 | 第44页 |
·全局阈值计算 | 第44-45页 |
·局部阈值计算 | 第45页 |
·二值化 | 第45-46页 |
第二节 基于连通体分析的后处理方法 | 第46-54页 |
·基于连通体形态的特征 | 第47-50页 |
·基于文字排列模型的特征 | 第50-52页 |
·多次二值化 | 第52-54页 |
第三节 实验结果及分析 | 第54-60页 |
·测试数据和评测方法 | 第54页 |
·小波与各种二值化方法的比较 | 第54-59页 |
·后处理后小波与各种二值化方法的比较 | 第59-60页 |
第四节 本章小节 | 第60-61页 |
第三章 基于条件随机场的文本分割方法 | 第61-75页 |
第一节 条件随机场模型 | 第62-65页 |
·条件随机场 | 第62-64页 |
·参数估计 | 第64-65页 |
·模型推断 | 第65页 |
第二节 连通体特征及边特征提取 | 第65-70页 |
·连通体提取 | 第65-66页 |
·连通体邻接图 | 第66-67页 |
·特征提取 | 第67-70页 |
第三节 实验结果与分析 | 第70-74页 |
·实验数据集 | 第70页 |
·评价标准 | 第70-71页 |
·三种参数估计方式对比分析 | 第71-73页 |
·CRF分类结果及分析 | 第73-74页 |
第四节 本章小节 | 第74-75页 |
第四章 基于改进的HOG的字符识别方法 | 第75-103页 |
第一节 基于SC-HOG的字符识别方法 | 第75-87页 |
·基于稀疏编码的图像预处理 | 第75-79页 |
·基于梯度方向直方图的特征提取 | 第79-83页 |
·基于ILDA的字符识别 | 第83-87页 |
第二节 基于STRHOG的字符识别方法 | 第87-92页 |
·梯度计算 | 第88页 |
·剪裁梯度矩阵 | 第88-89页 |
·归一化梯度矩阵 | 第89-90页 |
·梯度投票 | 第90-91页 |
·对比度归一化 | 第91页 |
·提取特征向量 | 第91-92页 |
第三节 实验结果及分析 | 第92-102页 |
·SC-HOG实验结果及分析 | 第92-98页 |
·STRHOG实验结果及分析 | 第98-102页 |
第四节 本章小节 | 第102-103页 |
第五章 复杂图像文本提取应用研究 | 第103-118页 |
第一节 敏感图像过滤系统方案 | 第103-106页 |
·敏感网络图像过滤系统构建方案 | 第103-105页 |
·数字图像文本提取工具包设计 | 第105-106页 |
第二节 敏感图像过滤系统功能设计与实现 | 第106-117页 |
·数据库设计 | 第106-112页 |
·功能设计 | 第112-116页 |
·系统测试 | 第116-117页 |
第三节 本章小节 | 第117-118页 |
第六章 总结与展望 | 第118-120页 |
第一节 主要工作和创新点 | 第118-119页 |
第二节 下一步的工作 | 第119-120页 |
参考文献 | 第120-129页 |
致谢 | 第129-130页 |
个人简历 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第130页 |