| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第11-14页 |
| ·研究现状 | 第14-19页 |
| ·文字定位 | 第14-15页 |
| ·文字增强 | 第15页 |
| ·文本分割 | 第15-17页 |
| ·字符切分 | 第17-18页 |
| ·字符识别 | 第18-19页 |
| ·基于语言模型的后处理 | 第19页 |
| ·视频文字提取的技术难点及本文的主要工作 | 第19-21页 |
| ·论文的组织 | 第21-22页 |
| 第二章 基于视频文字提取的数据媒体内容管理平台的总体设计 | 第22-29页 |
| ·数字媒体内容管理平台在视频文字提取方面的功能需求 | 第22-24页 |
| ·数字媒体内容管理平台工作流程 | 第22-23页 |
| ·视频文字提取的功能需求 | 第23-24页 |
| ·系统总体构架设计 | 第24-26页 |
| ·数字媒体内容管理平台系统构架设计 | 第24-25页 |
| ·视频文字提取系统构架设计 | 第25-26页 |
| ·文字信息提取在数字媒体内容管理平台中的集成 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 视频文字提取的关键技术设计与实现 | 第29-67页 |
| ·多二值图像融合的字符图像二值化 | 第29-34页 |
| ·算法框架 | 第30-31页 |
| ·局部自适应的背景区域提取 | 第31-32页 |
| ·基于局部阈值的笔画提取 | 第32页 |
| ·基于字符笔画模型的笔画提取 | 第32-33页 |
| ·二值图像融合 | 第33-34页 |
| ·基于启发和识别的字符切分 | 第34-41页 |
| ·字符图像二值化 | 第36页 |
| ·文本行高度估计 | 第36-37页 |
| ·基于启发和字符识别寻找字符切分线 | 第37-40页 |
| ·去除切分单元中的“噪声”成分 | 第40-41页 |
| ·基于融合图像的单字符识别 | 第41-53页 |
| ·二值图像与灰度图像的融合 | 第43-45页 |
| ·图像归一化 | 第45-47页 |
| ·梯度直方图特征提取 | 第47-50页 |
| ·特征降维 | 第50-52页 |
| ·建立字符识别库 | 第52页 |
| ·字符识别 | 第52-53页 |
| ·图像中的文字定位 | 第53-61页 |
| ·算法的主要流程 | 第53-54页 |
| ·文字区域的粗检测 | 第54-57页 |
| ·文本行矩形外框的精确定位 | 第57-59页 |
| ·基于启发的文本行验证 | 第59-60页 |
| ·基于识别的文本行验证及极性判断 | 第60-61页 |
| ·视频中文字信息抽取 | 第61-64页 |
| ·视频中文字对象的跟踪 | 第62-63页 |
| ·文字图像增强与字符识别 | 第63-64页 |
| ·系统集成界面 | 第64-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 第四章 视频文字信息提取的算法与功能测评 | 第67-83页 |
| ·图像二值化算法的实验与测评 | 第67-72页 |
| ·几种算法的性能比较 | 第67-70页 |
| ·参数选择 | 第70-72页 |
| ·字符切分算法的实验与测评 | 第72页 |
| ·字符识别算法的实验与测评 | 第72-76页 |
| ·利用不同图像进行字符识别的性能比较 | 第73-74页 |
| ·训练参数对字符识别率的影响 | 第74-76页 |
| ·视频文字提取性能的测评 | 第76-81页 |
| ·广播视频文字提取实验 | 第76-80页 |
| ·影视视频文字提取实验 | 第80-81页 |
| ·小结 | 第81-83页 |
| 第五章 结论与展望 | 第83-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |