| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题研究背景及现状 | 第10-12页 |
| ·论文主要内容安排 | 第12-13页 |
| ·论文主要创新点 | 第13-14页 |
| 2 文献综述 | 第14-23页 |
| ·文档图像分割中的阈值选取技术 | 第14-15页 |
| ·信封目的地址块定位 | 第15-17页 |
| ·机器学习 | 第17-18页 |
| ·模式识别 | 第18-23页 |
| ·特征提取和选择 | 第19-20页 |
| ·分类器 | 第20-23页 |
| 3 基于阈值的图像分割算法 | 第23-37页 |
| ·阈值法的基本原理 | 第23-24页 |
| ·全局阈值算法 | 第24-25页 |
| ·Otsu阂值算法 | 第24-25页 |
| ·全局RATS阈值算法 | 第25页 |
| ·局部阈值算法 | 第25-29页 |
| ·自适应的Otsu阈值算法 | 第26页 |
| ·Niblack方法 | 第26-27页 |
| ·Bernsen方法 | 第27页 |
| ·改进的Niblack方法 | 第27-28页 |
| ·移动窗口的RATS算法 | 第28页 |
| ·后处理算法 | 第28-29页 |
| ·阈值算法在细胞图像分割中的应用 | 第29-37页 |
| ·细胞图像获取技术简介 | 第29-31页 |
| ·基于多阶段阈值算法的细胞图像分割 | 第31-34页 |
| ·实验结果及结论 | 第34-37页 |
| 4 中文信封图像分割 | 第37-51页 |
| ·使用改进的移动窗口的RATS算法的中文信封图像二值化 | 第38-43页 |
| ·改进的移动窗口的RATS算法 | 第38-39页 |
| ·基于改进的移动窗口的RATS算法的中文信封图像二值化实验 | 第39-43页 |
| ·二值图像的倾斜检测及校正 | 第43-45页 |
| ·使用数学形态学删除环绕邮编的矩形框 | 第45-48页 |
| ·实验结果及结论 | 第48-51页 |
| 5 基于SVM的中文信封目的地址块定位 | 第51-62页 |
| ·特征选择 | 第51-52页 |
| ·使用全部像素的坐标 | 第51-52页 |
| ·仅使用前景像素的坐标 | 第52页 |
| ·使用连接部件的顶点坐标 | 第52页 |
| ·支持向量机 | 第52-57页 |
| ·广义最优分类面 | 第53-54页 |
| ·支持向量机 | 第54-55页 |
| ·核函数 | 第55-56页 |
| ·多值分类支持向量机 | 第56-57页 |
| ·基于SVM的地址块定位 | 第57-59页 |
| ·特征提取 | 第58页 |
| ·生成训练数据集 | 第58页 |
| ·训练SVM模型 | 第58-59页 |
| ·使用SVM模型预测地址块 | 第59页 |
| ·目的地址块定位实验结果及结论 | 第59-62页 |
| 6 总结及展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 个人简历 | 第69页 |
| 发表的学术论文 | 第69页 |