自然场景图像文本定位方法及应用的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题的研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·课题的提出和主要研究机构 | 第11-12页 |
| ·自然场景图像文本定位的难点 | 第12-13页 |
| ·文本定位方法综述 | 第13-15页 |
| ·本文定位算法流程 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 图像的分割 | 第18-31页 |
| ·图像的预处理 | 第18页 |
| ·图像的缩放 | 第18页 |
| ·彩色图像到灰度图像的转换 | 第18页 |
| ·文本图像分割算法研究 | 第18-21页 |
| ·基于全局阈值的分割方法 | 第19-20页 |
| ·基于局部阈值的分割方法 | 第20-21页 |
| ·彩色图像分割方法 | 第21页 |
| ·基于改进的 PCNN 的图像三值分割 | 第21-28页 |
| ·PCNN 图像分割基本原理 | 第22-23页 |
| ·传统的 PCNN 分割图像存在的问题 | 第23-24页 |
| ·改进的 PCNN 图像分割算法 | 第24-26页 |
| ·分割效果比较 | 第26-28页 |
| ·分割图像的组合 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于连通分量分析的文本区域初步定位 | 第31-45页 |
| ·图像边缘提取 | 第31-37页 |
| ·经典边缘检测算子 | 第31-33页 |
| ·图像的边缘提取 | 第33-37页 |
| ·连通分量标记 | 第37-39页 |
| ·连通分量的初步筛选 | 第39-40页 |
| ·文本区域的提取 | 第40-44页 |
| ·常用文本分量连结方法 | 第40-41页 |
| ·基于相似连通分量直线拟合的文本区域提取 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 文本区域的二次判别 | 第45-59页 |
| ·经典文本特征 | 第45-46页 |
| ·文本特征提取 | 第46-51页 |
| ·图像块的制备 | 第46-47页 |
| ·文字笔画的“边缘橡皮”特性 | 第47-50页 |
| ·微小位移覆盖率特征提取 | 第50-51页 |
| ·文本区域过滤 | 第51-55页 |
| ·过滤条件设置 | 第51-52页 |
| ·过滤效果分析 | 第52-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于移动终端操作系统的文本定位系统实现 | 第59-69页 |
| ·移动终端智能操作系统 | 第59-60页 |
| ·Anroid 开发平台介绍 | 第60-63页 |
| ·Android 系统的发展历史 | 第60-61页 |
| ·Android 平台软件系统结构 | 第61-62页 |
| ·Android 应用的基本组件 | 第62-63页 |
| ·文本定位系统功能需求分析 | 第63-64页 |
| ·基于 MVC 模式的文本定位系统实现 | 第64-68页 |
| ·MVC 模式在程序设计中的应用 | 第64-65页 |
| ·基于 MVC 模式的 Android 程序实现 | 第65-67页 |
| ·软件定位效果示例 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
