视频帧中的文本检测与提取技术
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究的背景及意义 | 第12页 |
| ·研究现状 | 第12-15页 |
| ·国外的研究情况 | 第12-14页 |
| ·国内的研究情况 | 第14-15页 |
| ·文本的分类 | 第15-16页 |
| ·文本的特征 | 第16页 |
| ·论文面临的困难及研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文的组织安排 | 第17-19页 |
| 第二章 图像处理技术 | 第19-27页 |
| ·彩色图像的灰度化处理 | 第19页 |
| ·图像边缘检测 | 第19-21页 |
| ·Roberts 边缘检测算子 | 第20页 |
| ·Sobel 算子 | 第20页 |
| ·拉普拉斯（Laplacian）算子 | 第20页 |
| ·Prewitt 算子 | 第20-21页 |
| ·LOG 算子 | 第21页 |
| ·数学形态学操作 | 第21-23页 |
| ·灰度腐蚀 | 第21-22页 |
| ·灰度膨胀 | 第22页 |
| ·开运算 | 第22页 |
| ·闭运算 | 第22-23页 |
| ·图像增强技术 | 第23-24页 |
| ·图像的平滑 | 第23-24页 |
| ·图像的锐化 | 第24页 |
| ·图像分割技术 | 第24-26页 |
| ·直方图阈值分割法 | 第25页 |
| ·区域跟踪分割法 | 第25-26页 |
| ·图像中字幕分割技术 | 第26页 |
| ·二值化 | 第26页 |
| ·OCR 软件识别 | 第26-27页 |
| 第三章 基于边缘信息的文本区域定位方法 | 第27-40页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·字幕检测方法分类分析 | 第27-30页 |
| ·基于区域的方法 | 第27-28页 |
| ·基于边缘的方法 | 第28页 |
| ·基于纹理的方法 | 第28-29页 |
| ·基于时域特征的方法 | 第29页 |
| ·基于学习的方法 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30页 |
| ·边缘检测算法的提出 | 第30-37页 |
| ·灰度化处理及边缘检测 | 第31-32页 |
| ·边缘图的二值化 | 第32-34页 |
| ·边缘图的形态学操作 | 第34-35页 |
| ·文字区域的定位 | 第35-36页 |
| ·去除孤立噪声点 | 第36页 |
| ·文字尺寸的限制 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 文本区域的提取与识别 | 第40-55页 |
| ·文字分割问题的定义 | 第40页 |
| ·现有的文本分割方法 | 第40-43页 |
| ·阈值分割法 | 第40-41页 |
| ·聚类法 | 第41页 |
| ·Bernsen 算法 | 第41-42页 |
| ·字符提取滤波器法 | 第42页 |
| ·文本分割方法的总结 | 第42-43页 |
| ·本文采用的字幕分割方法 | 第43-51页 |
| ·图像预处理及分割流程图 | 第43页 |
| ·单一背景色与复杂背景色的区分 | 第43-45页 |
| ·绘制图像的直方图 | 第44页 |
| ·生成图像的直方图 | 第44-45页 |
| ·单一背景色中文字的提取 | 第45-50页 |
| ·阈值的选取 | 第45-46页 |
| ·文本区域的提取 | 第46-47页 |
| ·积分投影函数的原理及应用 | 第47页 |
| ·单字分割 | 第47-48页 |
| ·字符图像二值化 | 第48-49页 |
| ·降噪处理 | 第49-50页 |
| ·复杂背景色中文字的提取 | 第50-51页 |
| ·文本识别 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·论文总结 | 第55-56页 |
| ·未来研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第60页 |
| 参与的科研项目 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
