基于移动智能平台的车载车票验票终端的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·选题背景及研究的意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·主要工作和内容组织结构 | 第10-12页 |
| ·主要工作 | 第10页 |
| ·内容组织结构 | 第10-12页 |
| 2 基于Android平台的硬件选取 | 第12-16页 |
| ·选取Android系统的硬件 | 第12页 |
| ·Android起源以及发展情况 | 第12页 |
| ·Android平台特征 | 第12-13页 |
| ·平台的开放性 | 第13页 |
| ·应用程序之间的平等性和快速开发的特性 | 第13页 |
| ·Android系统架构 | 第13-14页 |
| ·本系统框图 | 第14-15页 |
| ·本章总结 | 第15-16页 |
| 3 图像的预处理 | 第16-38页 |
| ·图像获取 | 第16页 |
| ·图像缩放 | 第16-18页 |
| ·图像灰度化 | 第18-19页 |
| ·字符区域提取 | 第19-23页 |
| ·图像的二值化 | 第23-32页 |
| ·迭代法二值化 | 第23-24页 |
| ·一维最大熵法 | 第24-26页 |
| ·文字骨架算法 | 第26-28页 |
| ·基本的骨架算法 | 第26-27页 |
| ·改进的骨架算法 | 第27-28页 |
| ·最大类间方差法 | 第28-30页 |
| ·改进的一维Mean方法 | 第30-31页 |
| ·Sauvola算法 | 第31-32页 |
| ·图像增强 | 第32-33页 |
| ·频域图像增强 | 第32-33页 |
| ·空间域图像增强 | 第33页 |
| ·图像去噪 | 第33-36页 |
| ·均值滤波法 | 第34页 |
| ·临域法 | 第34页 |
| ·高斯滤波法 | 第34-35页 |
| ·去除文本图像的边框 | 第35-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-37页 |
| ·本章总结 | 第37-38页 |
| 4 文本识别 | 第38-40页 |
| ·识别引擎 | 第38页 |
| ·识别训练库 | 第38-39页 |
| ·本章总结 | 第39-40页 |
| 5 识别后的存储和应用 | 第40-42页 |
| ·识别后的存储 | 第40页 |
| ·识别后的应用 | 第40-41页 |
| ·本章总结 | 第41-42页 |
| 6 结论 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
