基于扫描笔的发票识别系统设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 市场上扫描设备介绍 | 第14-15页 |
| 1.4 扫描识别系统概述 | 第15-19页 |
| 1.4.1 扫描识别系统软件结构 | 第15-16页 |
| 1.4.2 扫描识别调试平台介绍 | 第16-18页 |
| 1.4.3 扫描图像存储格式 | 第18-19页 |
| 1.5 论文的主要研究工作与技术难点 | 第19-20页 |
| 1.5.1 本文的主要研究工作 | 第19页 |
| 1.5.2 技术难点 | 第19-20页 |
| 1.6 论文章节安排 | 第20-21页 |
| 第二章 扫描图像预处理方法研究 | 第21-36页 |
| 2.1 图像去噪方法研究 | 第22-25页 |
| 2.1.1 线性滤波器 | 第22-25页 |
| 2.2 本文采用的对红色印章底纹的抑制方法 | 第25-26页 |
| 2.3 扫描图像均衡 | 第26-30页 |
| 2.3.1 图像亮度均衡方法介绍 | 第26-28页 |
| 2.3.2 本文采用的亮度均衡方法 | 第28-30页 |
| 2.4 图像二值化 | 第30-33页 |
| 2.4.1 常用的文本图像二值化方法概述 | 第30-32页 |
| 2.4.2 本文采用的二值化方法 | 第32-33页 |
| 2.5 二值化后的形态学处理 | 第33-35页 |
| 2.5.1 本文采用的二值形态学基本操作 | 第33-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 扫描图像拼合 | 第36-41页 |
| 3.1 扫描图像拼合 | 第36-40页 |
| 3.1.1 基于灰度信息的图像融合方法 | 第36-38页 |
| 3.1.2 图像拼合处理 | 第38-40页 |
| 3.2 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 扫描图像字串定位和字符分割 | 第41-51页 |
| 4.1 数字串倾斜规范化与基线提取 | 第41-44页 |
| 4.1.1 号码倾斜规范化 | 第41-43页 |
| 4.1.2 上下边界基线提取 | 第43-44页 |
| 4.2 字符分割方法概述 | 第44-50页 |
| 4.2.1 基于投影的分割方法 | 第46-47页 |
| 4.2.2 本文采用的字符分割方法 | 第47-49页 |
| 4.2.3 字符归一化 | 第49-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 发票号码识别算法研究 | 第51-64页 |
| 5.1 字符识特征选择概述 | 第51-53页 |
| 5.2 字符识别技术概述 | 第53-56页 |
| 5.3 本文采用的字符识别算法 | 第56-63页 |
| 5.3.1 算法重要特征参数描述 | 第57-59页 |
| 5.3.2 算法实现 | 第59-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论 | 第64-66页 |
| 6.1 工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 个人简历 | 第71-72页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第72-73页 |
