基于嵌入式平台场景图像文本提取系统设计与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·场景图像文本提取的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·场景图像中文本的特点 | 第15页 |
| ·文本定位方法分类分析 | 第15-18页 |
| ·基于连通域的检测方法 | 第15-16页 |
| ·基于边缘的检测方法 | 第16页 |
| ·基于纹理的检测方法 | 第16-17页 |
| ·基于机器学习的检测方法 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作和论文各章安排 | 第18-19页 |
| 第二章 图像采集模块的设计与实现 | 第19-25页 |
| ·系统软硬件平台简介 | 第19-20页 |
| ·图像采集设备简介 | 第19页 |
| ·实验平台及开发工具 | 第19-20页 |
| ·实验环境搭建 | 第20-22页 |
| ·软件安装及编译 | 第20-22页 |
| ·环境配置 | 第22页 |
| ·图像采集模块的实现 | 第22-24页 |
| ·人工控制方式的图像采集具体实现 | 第23-24页 |
| ·图像采集自动控制方式的具体实现 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 文本提取模块的设计与实现 | 第25-43页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·基于边缘检测文本定位子模块 | 第25-31页 |
| ·多尺度边缘检测 | 第26-30页 |
| ·数学形态学运算 | 第30页 |
| ·连通域分析及多通道边缘图像融合 | 第30-31页 |
| ·基于灰度统计方法文本定位子模块 | 第31-37页 |
| ·图像预处理之形态学运算 | 第32-33页 |
| ·基于灰度统计的多阈值分割 | 第33-35页 |
| ·连通域分析和先验知识抑制 | 第35-36页 |
| ·文本域合并 | 第36-37页 |
| ·数据融合 | 第37-39页 |
| ·文本提取模块的嵌入式平台移植 | 第39-42页 |
| ·开发环境配置 | 第40页 |
| ·OpenCV的移植 | 第40-41页 |
| ·Qt图形库的移植 | 第41-42页 |
| ·文本提取程序优化 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 场景图像文本检测后处理 | 第43-51页 |
| ·图像增强及检测效果 | 第43-46页 |
| ·直方图均衡化 | 第43-44页 |
| ·高帽低帽变换 | 第44-46页 |
| ·文字的填充及识别 | 第46-49页 |
| ·文字的分割 | 第46页 |
| ·文字的填充 | 第46-48页 |
| ·文字的识别 | 第48-49页 |
| ·文本域按行整合 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 实验结果及性能分析 | 第51-54页 |
| ·评测标准及图像测试集 | 第51页 |
| ·Windows平台下实验结果及性能分析 | 第51-53页 |
| ·嵌入式平台下实验结果及性能分析 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
