基于文本图像纹理特征的文种识别技术研究
| 表目录 | 第1-8页 |
| 图目录 | 第8-10页 |
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景 | 第12页 |
| ·文本图像特征分析 | 第12-14页 |
| ·文本图像灰度特征 | 第12-13页 |
| ·文本图像纹理特征 | 第13-14页 |
| ·文种识别研究现状 | 第14-20页 |
| ·基于统计特征的文种识别 | 第14-17页 |
| ·基于符号匹配的文种识别 | 第17-18页 |
| ·基于纹理特征的文种识别 | 第18-20页 |
| ·本文研究内容 | 第20-21页 |
| 第二章 基于多小波变换的文种识别 | 第21-29页 |
| ·多小波理论 | 第21-22页 |
| ·多尺度函数和多小波函数 | 第21-22页 |
| ·多小波的分解和重构算法 | 第22页 |
| ·基于多小波变换的文种识别 | 第22-24页 |
| ·文本图像的多小波分解 | 第22-23页 |
| ·多小波纹理特征提取 | 第23-24页 |
| ·分类器选择 | 第24页 |
| ·实验用文本图像库 | 第24-26页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第26-28页 |
| ·对图像库1的实验 | 第26页 |
| ·对图像库2的实验 | 第26-27页 |
| ·对图像库3的实验 | 第27页 |
| ·实验结果分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 一种具有旋转鲁棒性的文种识别算法 | 第29-41页 |
| ·可控金字塔变换 | 第29-31页 |
| ·纹理基元特征分析 | 第31-33页 |
| ·基于可控金字塔变换的文种识别 | 第33-36页 |
| ·可控金字塔能量统计特征 | 第33-34页 |
| ·特征对文字行倾斜的适应能力 | 第34-36页 |
| ·文种识别过程 | 第36页 |
| ·实验及结果分析 | 第36-39页 |
| ·算法对文字行倾斜的鲁棒性 | 第36-38页 |
| ·算法对文种识别的有效性 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于多尺度几何分析的文种识别 | 第41-56页 |
| ·多尺度几何分析理论 | 第41-42页 |
| ·Contourlet理论 | 第42-47页 |
| ·Contourlet变换 | 第42-46页 |
| ·复数Contourlet变换 | 第46-47页 |
| ·图像特征提取 | 第47-51页 |
| ·Contourlet能量分布特征 | 第47页 |
| ·复数Contourlet能量分布特征 | 第47-48页 |
| ·Contourlet广义高斯模型参数特征 | 第48-51页 |
| ·文种识别实验 | 第51-55页 |
| ·基于能量分布特征的识别实验 | 第51-54页 |
| ·基于模型参数特征的识别实验 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 文本图像文种的分级识别 | 第56-63页 |
| ·基于文本行灰度投影法的初级识别 | 第56-59页 |
| ·文本行投影算法 | 第56-58页 |
| ·初级文种识别 | 第58-59页 |
| ·基于纹理特征的第二级识别 | 第59-60页 |
| ·对B类文种的分类 | 第59-60页 |
| ·对C类文种的分类 | 第60页 |
| ·文种分级识别分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结束语 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
