基于模块提取和二值化的文档图像分割方法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·图像分割理论与方法 | 第11-12页 |
| ·二值化方法简介 | 第12-13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 文档图像的二值化方法 | 第14-32页 |
| ·二值化的应用背景 | 第14-15页 |
| ·主要的二值化算法 | 第15-26页 |
| ·全局阈值方法 | 第15-21页 |
| ·Otsu方法 | 第15-16页 |
| ·通过迭代法确定文档图像二值化的最佳阈值 | 第16-20页 |
| ·最优阈值方法 | 第20-21页 |
| ·局部阈值方法 | 第21-26页 |
| ·Niblack方法 | 第21页 |
| ·Niblack方法改进 | 第21-22页 |
| ·Beresen算法 | 第22页 |
| ·Beresen算法的改进算法 | 第22-23页 |
| ·基于子图像特征的分解方法 | 第23-26页 |
| ·二值化方法的实验 | 第26-31页 |
| ·结论 | 第31-32页 |
| 第3章 图像分割 | 第32-41页 |
| ·几何分析法 | 第32-35页 |
| ·RLS方法 | 第32-33页 |
| ·投影法 | 第33-34页 |
| ·NLD方法 | 第34-35页 |
| ·纹理分割法 | 第35-36页 |
| ·利用Gabor滤波的分割方法 | 第35页 |
| ·利用小波变换的分割方法 | 第35-36页 |
| ·基于边缘检测的二值化方法 | 第36-41页 |
| ·算法原理 | 第36-37页 |
| ·算法实现 | 第37-41页 |
| 第4章 两阶段提取模块的文档图像二值化的方法 | 第41-56页 |
| ·方法简介 | 第41-42页 |
| ·文档图像的预处理系统 | 第42-45页 |
| ·两阶段模块提取 | 第45-49页 |
| ·第一阶段模块检测 | 第45-47页 |
| ·第二阶段模块提取 | 第47-49页 |
| ·边界像素检测 | 第47-49页 |
| ·区分背景和前景 | 第49-52页 |
| ·检测背景灰度值 | 第50-52页 |
| ·背景像素识别 | 第52页 |
| ·实验 | 第52-55页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
