二值化及其在支票识别预处理中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·二值化技术概述 | 第10-11页 |
| ·支票识别系统概述 | 第11-12页 |
| ·二值化技术在支票识别预处理中的应用 | 第12-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 2 二值化算法 | 第15-38页 |
| ·二值化算法的分类及各类特点 | 第15-16页 |
| ·二值化技术发展简介 | 第16-17页 |
| ·全局二值化算法 | 第17-25页 |
| ·按比例选择的方法 | 第17-18页 |
| ·利用直方图的“谷”的算法 | 第18-19页 |
| ·基于凸包的算法 | 第19-20页 |
| ·Otsu 算法 | 第20-21页 |
| ·基于最小误差的算法 | 第21-22页 |
| ·Moment Preserving 算法 | 第22-23页 |
| ·基于熵的算法 | 第23-25页 |
| ·基于直方图形态拟合的算法 | 第25页 |
| ·局部二值化算法 | 第25-32页 |
| ·Chow&Kaneko 算法 | 第26-29页 |
| ·Bernsen 算法 | 第29-30页 |
| ·Niblack 算法 | 第30页 |
| ·Yanowitz&Brukstein 算法 | 第30-32页 |
| ·专门用于文本图像二值化算法 | 第32-35页 |
| ·Integrated Function 算法 | 第32-33页 |
| ·Integral Ratio 算法 | 第33-35页 |
| ·Modified Niblack 算法 | 第35页 |
| ·两种定量评价二值化结果的方法 | 第35-37页 |
| ·Uniformity Measure 评价方法 | 第35-36页 |
| ·Shape Measure 评价方法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 3 整票二值化 | 第38-46页 |
| ·问题描述 | 第38-39页 |
| ·整票二值化效果的评价准则 | 第39-41页 |
| ·基准直线的定义 | 第39-40页 |
| ·利用基准直线评价二值化效果 | 第40-41页 |
| ·基于直方图最大梯度值的二值化算法 | 第41-43页 |
| ·图像统计分析 | 第41-42页 |
| ·基于直方图最大梯度值的二值化算法 | 第42-43页 |
| ·算法对比测试 | 第43-45页 |
| ·客观评价测试 | 第43-44页 |
| ·主观评价测试 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 总结 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 附录 | 第52-57页 |
| 附录 1(100dpi 时处理结果) | 第52-54页 |
| 附录 2(200dpi 时处理结果) | 第54-57页 |
| 后记 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 在读期间科研成果目录 | 第59-60页 |
| 附 | 第60页 |
