复杂背景图像中的叠加文字提取技术研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| 图目录 | 第8-10页 |
| 表目录 | 第10-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-23页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·课题来源与目的 | 第12页 |
| ·图像文字提取的相关概念 | 第12-15页 |
| ·图像文字提取的理论框架 | 第12-13页 |
| ·图像文字的视觉特性和提取的可行性 | 第13-15页 |
| ·国内外相关研究综述 | 第15-21页 |
| ·文字检测方法概要 | 第15-18页 |
| ·文字分割方法概要 | 第18-20页 |
| ·图像文字提取现存的主要困难 | 第20-21页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第21-22页 |
| ·论文的组织 | 第22-23页 |
| 第二章 基于颜色和尺度的复杂背景中的文字分割算法 | 第23-37页 |
| ·算法框架 | 第23-24页 |
| ·算法流程 | 第24-32页 |
| ·采样与样本集聚类 | 第25-27页 |
| ·尺度图像 | 第27-28页 |
| ·颜色模型与尺度模型 | 第28-30页 |
| ·提取文字层 | 第30-31页 |
| ·后处理与文字层选择 | 第31-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-35页 |
| ·结论 | 第35-37页 |
| 第三章 残余背景的去除 | 第37-45页 |
| ·算法原理 | 第37-43页 |
| ·颜色约束 | 第38-39页 |
| ·边缘强度约束 | 第39-40页 |
| ·笔画尺度约束 | 第40-41页 |
| ·分量空间关系约束 | 第41-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-44页 |
| ·结论 | 第44-45页 |
| 第四章 基于笔画特征的叠加文字检测 | 第45-57页 |
| ·算法框架 | 第45-47页 |
| ·算法原理 | 第47-52页 |
| ·笔画线条的提取与特征构成 | 第47-49页 |
| ·SVM 训练与候选文字块确认 | 第49-51页 |
| ·笔画线条用于提取候选文字块 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-55页 |
| ·结论 | 第55-57页 |
| 第五章 结束语 | 第57-61页 |
| ·本文工作总结 | 第57-58页 |
| ·下一步的研究方向 | 第58-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 作者简历 | 第66页 |
