基于亚像素的文本图像分割算法研究应用
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·图像分割主要方法 | 第13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构和章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 图像分割基础知识 | 第15-25页 |
| ·数字图像 | 第15-19页 |
| ·数字图像简介 | 第15页 |
| ·数字图像类型 | 第15-16页 |
| ·数字图像常用术语 | 第16页 |
| ·数字图像的获得 | 第16-17页 |
| ·数字图像格式简介 | 第17-18页 |
| ·数字图像再现的方法 | 第18-19页 |
| ·数字图像处理 | 第19-25页 |
| ·数字图像处理发展概况 | 第19-20页 |
| ·数字图像处理主要研究的内容 | 第20-21页 |
| ·数字图像处理的基本特点 | 第21页 |
| ·数字图像处理的优点 | 第21-22页 |
| ·数字图像处理的应用 | 第22-25页 |
| 第三章 图像分割技术 | 第25-34页 |
| ·图像分割简介 | 第25页 |
| ·图像分割的定义 | 第25-26页 |
| ·图像分割的一般方法 | 第26-31页 |
| ·使用阈值进行图像分割 | 第26-29页 |
| ·基于形态学区域增长的图像分割法 | 第29页 |
| ·基于边缘信息的分开合并图像分割法 | 第29-30页 |
| ·基于特定理论的分割方法 | 第30-31页 |
| ·分割优化及评价简介 | 第31-32页 |
| ·优化分割 | 第31页 |
| ·分割评价 | 第31-32页 |
| ·图像分割的应用 | 第32-33页 |
| ·图像分割小结 | 第33-34页 |
| 第四章 亚像素分割技术 | 第34-44页 |
| ·背景回顾 | 第34-35页 |
| ·亚像素算法 | 第35-38页 |
| ·曲面拟合法 | 第35-37页 |
| ·邻近像素关系法 | 第37-38页 |
| ·文本图像分割中常用分割算法 | 第38-40页 |
| ·Otsu算法(大津法) | 第38-39页 |
| ·Niblack算法 | 第39页 |
| ·其它阈值分割算法 | 第39-40页 |
| ·亚像素应用实例 | 第40-44页 |
| ·全局阈值实验效果图(Otsu算法) | 第40-41页 |
| ·自适应阈值实验效果(Niblack算法) | 第41-42页 |
| ·局部效果图 | 第42-43页 |
| ·结论 | 第43-44页 |
| 第五章 非均匀光照文本图像分割 | 第44-55页 |
| ·背景 | 第44-45页 |
| ·固定子窗口分割法 | 第45-47页 |
| ·自适应窗口分割法 | 第47-53页 |
| ·Qingming Huang算法 | 第48-50页 |
| ·对Qingming Huang算法的改进 | 第50-52页 |
| ·实验效果图 | 第52-53页 |
| ·混合算法分割法 | 第53-55页 |
| 第六章 实验平台的介绍 | 第55-58页 |
| ·系统开发环境 | 第55页 |
| ·系统开发方法和数字图像的存储方式 | 第55-57页 |
| ·面相对象的开发方法 | 第55-56页 |
| ·数字图像的存储 | 第56-57页 |
| ·面向对象的位图编程 | 第57页 |
| ·实验平台介绍 | 第57-58页 |
| 第七章 总结和展望 | 第58-59页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录: 攻读学位期间发表的学术论文 | 第63页 |
