| 摘要 | 第4-5页 | 
| abstract | 第5-6页 | 
| 第一章 绪论 | 第10-17页 | 
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-12页 | 
| 1.2 汉字识别的发展及研究现状 | 第12-15页 | 
| 1.2.1 OCR光学字符识别的发展过程 | 第12-14页 | 
| 1.2.2 印刷体汉字识别的技术难点 | 第14-15页 | 
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15页 | 
| 1.4 本文的结构安排 | 第15-17页 | 
| 第二章 汉字识别原理及识别算法的研究 | 第17-30页 | 
| 2.1 汉字识别的原理 | 第17-18页 | 
| 2.2 印刷体汉字识别预处理 | 第18-23页 | 
| 2.2.1 文本图像灰度化 | 第18页 | 
| 2.2.2 平滑去噪 | 第18-20页 | 
| 2.2.3 文本图像二值化 | 第20-22页 | 
| 2.2.4 行字切分 | 第22页 | 
| 2.2.5 文本归一化 | 第22-23页 | 
| 2.2.6 文字细化 | 第23页 | 
| 2.3 印刷体汉字特征提取 | 第23-28页 | 
| 2.3.1 基于结构特征的汉字识别 | 第24-25页 | 
| 2.3.2 基于统计特征的汉字识别 | 第25-27页 | 
| 2.3.3 基于组合特征的汉字识别 | 第27-28页 | 
| 2.3.4 基于人工神经网络的汉字识别 | 第28页 | 
| 2.4 印刷体汉字匹配识别 | 第28-29页 | 
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 | 
| 第三章 基于SOPC的汉字识别的设计 | 第30-45页 | 
| 3.1 系统硬件开发平台 | 第30-33页 | 
| 3.1.1 现场可编程门阵列FPGA | 第30页 | 
| 3.1.2 SOPC技术 | 第30-31页 | 
| 3.1.3 DE2-115开发板与MTLC套件 | 第31-33页 | 
| 3.2 系统软件开发平台 | 第33-35页 | 
| 3.2.1 NiosII简介 | 第33-34页 | 
| 3.2.2 QuartusII软件平台及Qsys工具 | 第34页 | 
| 3.2.3 NiosIISoftwareBuildToolsforEclipse软件平台 | 第34-35页 | 
| 3.3 SOPC开发流程及系统总体功能概述 | 第35-37页 | 
| 3.3.1 SOPC开发流程 | 第35-36页 | 
| 3.3.2 系统总体功能概述 | 第36-37页 | 
| 3.4 汉字识别系统硬件各模块的设计 | 第37-43页 | 
| 3.4.1 CPU——NiosII软核处理器 | 第37-38页 | 
| 3.4.2 总线模块 | 第38-39页 | 
| 3.4.3 时钟的设置 | 第39页 | 
| 3.4.4 SystemID | 第39-40页 | 
| 3.4.5 JTAGUART模块 | 第40页 | 
| 3.4.6 SRAM存储模块 | 第40-41页 | 
| 3.4.7 SDRAM控制器 | 第41页 | 
| 3.4.8 SD_CARD控制器的设计 | 第41-42页 | 
| 3.4.9 显示模块及Multi-Touch | 第42-43页 | 
| 3.5 构建SOPC硬件系统 | 第43-44页 | 
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 | 
| 第四章 SOPC软件开发及识别算法的移植 | 第45-57页 | 
| 4.1 识别算法的PC端设计与实现 | 第45-52页 | 
| 4.1.1 图像预处理 | 第45-50页 | 
| 4.1.2 特征提取及匹配 | 第50-51页 | 
| 4.1.3 在PC端的实现结果 | 第51-52页 | 
| 4.2 NiosII工程的创建 | 第52-53页 | 
| 4.3 SD卡驱动及文件系统 | 第53-54页 | 
| 4.4 BMP图像库文件及显示模块驱动 | 第54页 | 
| 4.5 识别算法的移植与融合 | 第54-56页 | 
| 4.5.1 算法文件的导入 | 第54-55页 | 
| 4.5.2 主函数的融合 | 第55-56页 | 
| 4.5.3 ImageDib类的修改 | 第56页 | 
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 | 
| 第五章 系统测试及性能分析 | 第57-64页 | 
| 5.1 测试环境 | 第57-58页 | 
| 5.2 图片读入测试 | 第58页 | 
| 5.3 图片处理结果显示测试 | 第58-61页 | 
| 5.4 识别结果输出测试 | 第61页 | 
| 5.5 系统主要性能参数 | 第61-63页 | 
| 5.6 本章小结 | 第63-64页 | 
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 | 
| 6.1 论文工作总结 | 第64-65页 | 
| 6.2 未来工作展望 | 第65-66页 | 
| 参考文献 | 第66-69页 | 
| 致谢 | 第69页 |