彩色照片中日期文字的提取与识别
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| ·照片日期标记形成原理 | 第9页 |
| ·课题背景与应用 | 第9-11页 |
| ·复杂背景下文字的提取 | 第11页 |
| ·彩色照片日期标记的特性 | 第11-13页 |
| ·本论文的工作概述 | 第13-15页 |
| ·工作的主要难点 | 第13页 |
| ·本论文主要工作 | 第13-14页 |
| ·总的实现流程 | 第14-15页 |
| 第二章 基于颜色分析的两步定位法 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·增强照片颜色饱和度 | 第15-19页 |
| ·HSI颜色模型 | 第16页 |
| ·RGB模型与HSI模型的互换 | 第16-18页 |
| ·R1分量的获取 | 第18-19页 |
| ·照片的搜索区域 | 第19页 |
| ·基于R1分量直方图分析法的定位 | 第19-21页 |
| ·R1直方图域值的计算 | 第19-21页 |
| ·基于R1分量图上的平均值分析法定位 | 第21-22页 |
| ·传统边缘纹理分析法的局限性 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于颜色与边缘联合分析法与日期精确定位 | 第25-41页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·R分量边缘图分析算法 | 第25-28页 |
| ·Sobel 算子 | 第25-26页 |
| ·提取R分量强边缘图 | 第26-28页 |
| ·基于R2分量直方图分析法的二值化 | 第28-36页 |
| ·高斯平滑算子 | 第28-30页 |
| ·R_2分量的获取 | 第30-31页 |
| ·直方图上域值的选取 | 第31-33页 |
| ·候选区域二值化 | 第33-34页 |
| ·二值化图像的后处理 | 第34-36页 |
| ·边缘图与二值化图的合成方法 | 第36-37页 |
| ·日期字符串的精确定位 | 第37-39页 |
| ·由粗到细的分割算法 | 第37-38页 |
| ·启发式算法定位 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 日期标记的分割与识别算法 | 第41-54页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·模式和模式识别 | 第41-44页 |
| ·模式与模式识别概念 | 第41-42页 |
| ·模式空间、特征空间、类型空间 | 第42-43页 |
| ·模式识别系统的构成 | 第43-44页 |
| ·候选区域二值化图像的细化 | 第44-46页 |
| ·图像细化介绍 | 第44-45页 |
| ·最终识别图像的获取 | 第45-46页 |
| ·日期标记字符串的分割 | 第46页 |
| ·日期字符的识别 | 第46-52页 |
| ·特征矢量的选择 | 第46-49页 |
| ·模板特征矢量的提取 | 第49-51页 |
| ·最小距离分类器 | 第51页 |
| ·字符的分类识别 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 实验结果及程序说明 | 第54-68页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·实验结果示例和说明 | 第54-60页 |
| ·实验结果示例 | 第54-58页 |
| ·实验结果说明 | 第58-60页 |
| ·界面的设计 | 第60-63页 |
| ·程序说明 | 第63-67页 |
| ·程序流程 | 第63-64页 |
| ·重要函数说明 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总 结 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致 谢 | 第73-74页 |
| 个人简历 | 第74页 |
