| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景与研究内容 | 第7-9页 |
| 1.2 技术综述 | 第9-13页 |
| 1.2.1 Android简介与系统架构 | 第9-10页 |
| 1.2.2 Android四大组件 | 第10-11页 |
| 1.2.3 图像处理的程序语言选择 | 第11-12页 |
| 1.2.4 Matlab的图像处理上的优势 | 第12-13页 |
| 1.2.5 Matlab的M文件转C语言 | 第13页 |
| 1.3 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 预处理的研究 | 第14-32页 |
| 2.1 预处理的工作流程 | 第14页 |
| 2.2 银行卡号的区域定位 | 第14-17页 |
| 2.2.1 我国银行卡特征 | 第14-15页 |
| 2.2.2 国内外图像的定位方式 | 第15-16页 |
| 2.2.3 本文提出的银行卡号定位方法 | 第16-17页 |
| 2.3 彩色图像的灰度化处理 | 第17-19页 |
| 2.4 中值滤波滤除噪声 | 第19-20页 |
| 2.5 图像增强 | 第20-22页 |
| 2.5.1 直方图均衡化 | 第20页 |
| 2.5.2 灰度拉伸 | 第20-22页 |
| 2.6 二值化处理 | 第22-24页 |
| 2.6.1 整体阈值法 | 第22-23页 |
| 2.6.2 局部阈值法 | 第23-24页 |
| 2.7 形态学处理 | 第24页 |
| 2.8 倾斜矫正 | 第24-26页 |
| 2.8.1 Hough变换法测量倾斜角度 | 第25页 |
| 2.8.2 水平投影法测量倾斜角度 | 第25-26页 |
| 2.8.3 依据倾斜角度对图像矫正 | 第26页 |
| 2.9 改进的水平投影法测量倾斜角度 | 第26-29页 |
| 2.9.1 改进水平投影法优势 | 第28-29页 |
| 2.10 基于投影法的字符分割 | 第29-31页 |
| 2.11 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 银行卡号的字符识别 | 第32-39页 |
| 3.1 归一化处理 | 第32-33页 |
| 3.2 字符的特征提取 | 第33页 |
| 3.3 常用字符识别的分类器 | 第33-36页 |
| 3.3.1 最小距离分类 | 第33-34页 |
| 3.3.2 支持向量机 | 第34-35页 |
| 3.3.3 人工神经网络 | 第35-36页 |
| 3.4 基于BP神经网络的字符识别 | 第36-38页 |
| 3.4.1 BP神经网络原理 | 第36-38页 |
| 3.4.2 BP神经网络设计 | 第38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于Android的银行卡卡号识别系统设计 | 第39-47页 |
| 4.1 界面设计 | 第39-42页 |
| 4.1.1 主页设计 | 第39-40页 |
| 4.1.2 拍摄页设计 | 第40-41页 |
| 4.1.3 信息编辑页设计 | 第41-42页 |
| 4.2 相机模块 | 第42-43页 |
| 4.3 信息存储模块 | 第43-44页 |
| 4.4 系统展示与结果分析 | 第44-47页 |
| 4.4.1 系统展示 | 第44-45页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第45-47页 |
| 第五章 工作总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 发表论文（著）及科研情况 | 第53页 |