视频图像中字符识别算法的研究及其DSP实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 课题研究意义 | 第13页 |
| 1.4 本文的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 相关技术 | 第15-27页 |
| 2.1 图像预处理 | 第15-17页 |
| 2.2 文本定位的相关知识 | 第17-19页 |
| 2.3 文本分割的方法 | 第19-20页 |
| 2.3.1 类间类内最大方差比法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 K均值聚类法 | 第20页 |
| 2.4 倾斜校正的方法 | 第20-22页 |
| 2.4.1 最小二乘直线拟合法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 Hough变换法 | 第21-22页 |
| 2.5 字符识别 | 第22-25页 |
| 2.5.1 字符识别方法简介 | 第22-23页 |
| 2.5.2 BP神经元网络的基本原理 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 算法的仿真与分析 | 第27-53页 |
| 3.1 图像预处理 | 第27-30页 |
| 3.1.1 中值滤波算法的仿真与分析 | 第27-29页 |
| 3.1.2 直方图均衡化算法的仿真与分析 | 第29-30页 |
| 3.2 文本定位 | 第30-38页 |
| 3.2.1 文本帧检测算法的仿真与分析 | 第30-31页 |
| 3.2.2 文本域检测算法的仿真与分析 | 第31-34页 |
| 3.2.3 文本定位算法的仿真与分析 | 第34-38页 |
| 3.3 字符分割 | 第38-46页 |
| 3.3.1 文本分割算法的仿真与分析 | 第38-40页 |
| 3.3.2 倾斜校正算法的仿真与分析 | 第40-43页 |
| 3.3.3 字符分割算法算法的仿真与分析 | 第43-45页 |
| 3.3.4 字符分割算法的改进 | 第45页 |
| 3.3.5 尺寸归一化算法的仿真与分析 | 第45-46页 |
| 3.4 字符识别 | 第46-52页 |
| 3.4.1 BP网络的设计 | 第46-48页 |
| 3.4.2 不同改进型BP算法的分析比较 | 第48-49页 |
| 3.4.3 BP算法的仿真与分析 | 第49-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 算法的DSP实现与测试 | 第53-75页 |
| 4.1 DSP开发平台简介 | 第53-54页 |
| 4.2 系统的硬件结构 | 第54-57页 |
| 4.2.1 视频采集模块 | 第55-56页 |
| 4.2.2 视频处理模块 | 第56-57页 |
| 4.2.3 结果显示模块 | 第57页 |
| 4.3 算法的实现 | 第57-66页 |
| 4.3.1 基于DSP/BIOS的程序开发流程 | 第58-60页 |
| 4.3.2 算法的具体实现 | 第60-66页 |
| 4.4 算法的优化 | 第66-67页 |
| 4.5 算法硬件测试 | 第67-73页 |
| 4.6 本章小结 | 第73-75页 |
| 第5章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第75-76页 |
| 5.2 进一步的工作与展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
