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基于SOPC的汉字识别的实现

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

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