复杂背景下的视频文本定位与分割
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-8页 |
| ·视频文本提取系统及文本特征 | 第8-12页 |
| ·视频文本提取系统框架 | 第8-9页 |
| ·文本的分类及其特征 | 第9-12页 |
| ·本文主要工作及章节安排 | 第12-13页 |
| ·论文主要工作 | 第12页 |
| ·论文章节安排 | 第12-13页 |
| 2 视频文本定位和分割方法 | 第13-19页 |
| ·视频文本定位方法 | 第13-16页 |
| ·文本定位方法 | 第13-15页 |
| ·分析和比较 | 第15-16页 |
| ·视频文本分割方法 | 第16-18页 |
| ·文本分割方法 | 第16-17页 |
| ·分析和比较 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 基于角点检测的文本定位方法 | 第19-36页 |
| ·角点检测方法 | 第19页 |
| ·角点检测算法的选取 | 第19-24页 |
| ·SUSAN 角点检测算法 | 第20-21页 |
| ·Harris 角点检测算法 | 第21-23页 |
| ·两种算法结果比较分析 | 第23-24页 |
| ·多尺度角点检测的文本定位方法 | 第24-34页 |
| ·灰度化处理及角点的检测 | 第25-26页 |
| ·多尺度分解 | 第26-27页 |
| ·伪角点的过滤 | 第27-28页 |
| ·角点周围颜色的聚类及二值化处理 | 第28-29页 |
| ·数学形态学处理和连通域分析 | 第29-32页 |
| ·文本区域的合并、验证与提取 | 第32-34页 |
| ·算法评价标准及实验分析 | 第34-35页 |
| ·实验数据集及评价标准 | 第34页 |
| ·测试结果及分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 小波域 HMT 树模型的视频文本分割 | 第36-48页 |
| ·经典分割算法 Otsu 法的实现 | 第36-38页 |
| ·小波域隐 HMT 分割算法的实现 | 第38-45页 |
| ·二维小波变换与多尺度分割 | 第39-41页 |
| ·HMT 模型的建立 | 第41-42页 |
| ·HMT 模型的分割 | 第42-43页 |
| ·多尺度分割结果的融合 | 第43-45页 |
| ·算法评价标准及实验分析 | 第45-47页 |
| ·算法评价标准 | 第45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·本文工作总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
