| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·智能手机平台介绍 | 第9-13页 |
| ·处理器平台 | 第9-10页 |
| ·操作系统 | 第10-13页 |
| ·自然场景下文本信息提取研究现状 | 第13-16页 |
| ·文本定位技术的研究现状 | 第14页 |
| ·文本识别技术的研究现状 | 第14-15页 |
| ·文本识别后处理技术的研究现状 | 第15-16页 |
| ·论文的主要研究内容及安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于手持设备的自然场景文本定位算法研究 | 第18-30页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·颜色空间 | 第19-22页 |
| ·RGB颜色空间 | 第19-20页 |
| ·CMYK颜色空间 | 第20-21页 |
| ·HSV颜色空间 | 第21-22页 |
| ·图像二值化 | 第22-23页 |
| ·颜色聚类 | 第22页 |
| ·颜色距离 | 第22-23页 |
| ·连通域处理 | 第23-25页 |
| ·文本定位的性能 | 第25-30页 |
| ·召回率和准确率 | 第25-27页 |
| ·测试数据库 | 第27页 |
| ·评价结果 | 第27-30页 |
| 第三章 基于手持设备的自然场景文本识别算法研究 | 第30-42页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·标准汉字图像库的建立过程 | 第31-33页 |
| ·获取整页的文本图片 | 第31-32页 |
| ·获取单个汉字的图片 | 第32-33页 |
| ·去除孤立的前景点 | 第33-34页 |
| ·基于方向线素的特征提取 | 第34-37页 |
| ·字符切分、剪裁和归一化 | 第34-37页 |
| ·特征提取 | 第37页 |
| ·分类器的设计 | 第37-39页 |
| ·文本识别的性能 | 第39-42页 |
| 第四章 基于手持设备的自然场景文本识别后处理算法研究 | 第42-56页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·基于标记的联想词库的建立 | 第43-45页 |
| ·词库中词条信息的来源 | 第43-44页 |
| ·基于标记的词条存储 | 第44页 |
| ·词条的快速检索 | 第44-45页 |
| ·自适应的词汇联想算法 | 第45-51页 |
| ·对文本矩形框进行排序 | 第45-46页 |
| ·“前向—后向搜索”算法的实现过程 | 第46-48页 |
| ·自适应的词汇联想过程 | 第48-49页 |
| ·联想识别结果的验证 | 第49-51页 |
| ·词汇联想算法的性能 | 第51-56页 |
| ·联想效率的评价 | 第52-54页 |
| ·联想耗时情况的评价 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-60页 |
| ·工作总结 | 第56-57页 |
| ·工作展望 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 在读期间研究成果 | 第66-67页 |