图像中的文本定位算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·文本定位研究现状 | 第8-12页 |
| ·基于连通区域的文本定位算法 | 第8-10页 |
| ·基于纹理的文本定位算法 | 第10页 |
| ·基于边缘的文本定位算法 | 第10-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12页 |
| ·论文内容安排 | 第12-15页 |
| 2 结合SVM/K均值的小波域文本定位算法 | 第15-31页 |
| ·图像的小波变换 | 第15-17页 |
| ·小波特征提取 | 第17-20页 |
| ·文本数字统计特征 | 第17-19页 |
| ·矩不变特征 | 第19-20页 |
| ·基于SVM人工文本定位算法 | 第20-25页 |
| ·文本分类器的训练 | 第20-22页 |
| ·基于SVM人工文本定位算法流程 | 第22-24页 |
| ·实验结果及分析 | 第24-25页 |
| ·基于K-Means人工文本检测算法 | 第25-29页 |
| ·基于K-Means人工文本检测算法流程 | 第25-27页 |
| ·实验结果及分析 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 3 基于颜色模型的车牌定位算法 | 第31-45页 |
| ·车牌定位算法分类 | 第31-32页 |
| ·边缘颜色点对分布模型拟合 | 第32-36页 |
| ·边缘颜色点对的提取 | 第32-34页 |
| ·最小二乘椭圆拟合原理 | 第34-35页 |
| ·椭圆拟合 | 第35-36页 |
| ·基于颜色模型的车牌定位算法 | 第36-42页 |
| ·车牌粗略定位 | 第36-38页 |
| ·车牌精确定位 | 第38-41页 |
| ·车牌定位流程图 | 第41-42页 |
| ·车牌定位实验结果及分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于笔画宽度变换的自然场景中的文本定位算法 | 第45-63页 |
| ·笔画宽度变换 | 第46-52页 |
| ·SWT变换 | 第46-48页 |
| ·SWT算法实现 | 第48-50页 |
| ·SWT变换实验结果 | 第50-52页 |
| ·改进连通域检测算法定位文本字符 | 第52-54页 |
| ·经典连通域标记算法 | 第52-53页 |
| ·改进的连通域标记算法 | 第53-54页 |
| ·场景文本精确定位 | 第54-58页 |
| ·实验结果及分析 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 5 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·本文工作总结 | 第63页 |
| ·未来工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
