基于分块的光照失真文本图像校正的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 引言 | 第8-10页 |
| ·选题背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究状况和发展趋势 | 第8-9页 |
| ·课题主要研究内容 | 第9页 |
| ·本文组织结构 | 第9-10页 |
| 2 课题相关技术介绍与分析 | 第10-23页 |
| ·图像特征 | 第10-11页 |
| ·灰度均值与方差 | 第10页 |
| ·图像梯度 | 第10页 |
| ·图像亮度 | 第10-11页 |
| ·图像增强技术 | 第11-15页 |
| ·基本概念 | 第11-12页 |
| ·空间域图像增强 | 第12-13页 |
| ·频率域图像增强 | 第13-14页 |
| ·增强算法评价 | 第14-15页 |
| ·图像二值化技术 | 第15-20页 |
| ·基本概念 | 第15页 |
| ·全局阈值算法 | 第15-16页 |
| ·局部阈值算法 | 第16-18页 |
| ·模糊聚类二值化算法 | 第18-19页 |
| ·全局与局部相结合的二值化算法 | 第19-20页 |
| ·二值化算法评价 | 第20页 |
| ·图像去噪技术 | 第20-22页 |
| ·基本概念 | 第20-21页 |
| ·邻域去噪 | 第21页 |
| ·数学形态学去噪 | 第21-22页 |
| ·去噪算法评价 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3. 光照失真文本图像特征研究 | 第23-28页 |
| ·文本图像光照失真的存在形式 | 第23-24页 |
| ·光照失真图像特征研究与分析 | 第24-27页 |
| ·图像特征提取与分析 | 第24-26页 |
| ·本文方法采用的图像特征 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 4. 本文校正方法的研究与应用 | 第28-37页 |
| ·基于区域亮度特征的校正方法的研究 | 第28-33页 |
| ·图像分块及亮度特征提取的研究 | 第28-29页 |
| ·图像块归类方法的研究 | 第29-30页 |
| ·分块增强算法的研究 | 第30-31页 |
| ·分块二值化算法的研究 | 第31-33页 |
| ·基于邻域的去噪算法 | 第33页 |
| ·校正方法的设计与应用 | 第33-36页 |
| ·校正方法需求分析 | 第33-34页 |
| ·校正方法流程 | 第34页 |
| ·分块增强算法的设计 | 第34-35页 |
| ·分块二值化算法的设计 | 第35-36页 |
| ·去噪算法的设计 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 5 校正方法评测与实验结果分析 | 第37-44页 |
| ·测试环境 | 第37-38页 |
| ·校正效果图对比 | 第38-42页 |
| ·校正时间统计及OCR识别率对比 | 第42-44页 |
| 6 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
