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基于OCR视频字符识别技术研究与实现

致谢第5-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
目录第9-11页
1 引言第11-16页
    1.1 研究背景及意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 本文课题的研究内容第13-14页
    1.4 本文组织结构第14-16页
2 视频字符识别技术相关研究综述第16-30页
    2.1 视频关键帧提取技术概述第16-20页
        2.1.1 镜头分割的概念第16-17页
        2.1.2 镜头分割算法研究第17-19页
        2.1.3 适合字符识别的关键帧提取技术第19-20页
    2.2 文本区域定位技术概述第20-24页
        2.2.1 文本区域定位算法研究第20-23页
        2.2.2 文本区域定位算法分析与比较第23-24页
    2.3 字符分割技术概述第24-28页
        2.3.1 字符分割算法研究第24-27页
        2.3.2 字符分割算法分析与比较第27-28页
    2.4 OCR技术概述第28-29页
    2.5 本章小节第29-30页
3 基于角点分析的关键帧提取算法的研究与实现第30-44页
    3.1 角点检测技术第30-34页
        3.1.1 角点检测方法简介第30-31页
        3.1.2 SUSAN角点检测算法第31-32页
        3.1.3 Harris角点检测算法第32-33页
        3.1.4 两种算法的比较与分析第33-34页
    3.2 帧间角点分析第34-39页
        3.2.1 帧内角点集群的检测与分割第35-36页
        3.2.2 帧间角点的追踪与分析第36-37页
        3.2.3 关键帧的初步提取实验第37-39页
    3.3 多帧融合在关键帧提取中的应用第39-42页
        3.3.1 多帧融合技术概述第39-40页
        3.3.2 多帧融合应用效果实验第40-42页
    3.4 本章小结第42-44页
4 文本定位与字符分割技术的研究与实现第44-59页
    4.1 图像边缘特征提取的实现第44-48页
        4.1.1 Sobel和Canny算子的实验分析比较第44-45页
        4.1.2 边缘特征图的形态学处理第45-48页
    4.2 基于边缘和角点相结合的文本区域定位方法第48-51页
        4.2.1 文本区域定位方法的实现第48-49页
        4.2.2 文本区域定位方法的实验结果与分析第49-51页
        4.2.3 本章文本定位算法与其他算法的分析比较实验第51页
    4.3 二值化字符分割技术的实现第51-57页
        4.3.1 文本区域的平滑滤波第52-53页
        4.3.2 文本区域二值化第53-54页
        4.3.3 二值化性能优化第54-57页
    4.4 视频字符识别系统整体性能测试第57-58页
    4.5 本章小结第58-59页
5 结论第59-61页
参考文献第61-64页
作者简历第64-66页
学位论文数据集第66页

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