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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

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