| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究目的与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 图像中的文字检测 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像中的文字分割 | 第12-13页 |
| 1.2.3 图像匹配算法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 基于文字检测和图像匹配的涉密文字检测算法研究 | 第16-26页 |
| 2.1 基于文字检测和图像匹配的文字检测算法 | 第16页 |
| 2.2 基于图像复杂度和纹理特征的自适应判别方法 | 第16-22页 |
| 2.2.1 复杂度相关概念 | 第16-20页 |
| 2.2.2 灰度级的出现情况描述 | 第20-22页 |
| 2.3 实验与分析 | 第22-24页 |
| 2.3.1 实验设计 | 第22页 |
| 2.3.2 实验步骤 | 第22-23页 |
| 2.3.3 实验结果与分析 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于MSER的图像中涉密文字检测算法研究 | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 最稳定极值区域（MSER）算法 | 第26-30页 |
| 3.2.1 MSER的定义 | 第26-27页 |
| 3.2.2 MSER的提取方法 | 第27页 |
| 3.2.3 MSER拟合椭圆 | 第27-30页 |
| 3.3 基于MSER的文字检测算法 | 第30-35页 |
| 3.3.1 文字块定位 | 第30页 |
| 3.3.2 文字分割 | 第30-32页 |
| 3.3.3 OCR识别 | 第32-33页 |
| 3.3.4 字符串匹配 | 第33-35页 |
| 3.4 实验与分析 | 第35-39页 |
| 3.4.1 数据集 | 第35-36页 |
| 3.4.2 实验步骤 | 第36-39页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于SURF的图像中涉密文字检测算法研究 | 第40-56页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 图像匹配算法相关概念 | 第40-46页 |
| 4.2.1 图像匹配概念 | 第40-41页 |
| 4.2.2 尺度空间 | 第41-43页 |
| 4.2.3 高斯尺度空间 | 第43-45页 |
| 4.2.4 SIFT算法 | 第45-46页 |
| 4.3 基于SURF的文字检测算法 | 第46-50页 |
| 4.4 实验与分析 | 第50-53页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第50页 |
| 4.4.2 实验步骤 | 第50-53页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-56页 |
| 第5章 实验与分析 | 第56-64页 |
| 5.1 实验设计 | 第56页 |
| 5.2 数据集 | 第56页 |
| 5.3 实验流程 | 第56-61页 |
| 5.3.1 计算图像复杂度 | 第56-57页 |
| 5.3.2 对图像进行处理识别 | 第57-61页 |
| 5.4 实验结果 | 第61-63页 |
| 5.5 实验总结 | 第63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71页 |