| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·字符定位与识别的研究和发展现状 | 第8-9页 |
| ·字符定位与识别的问题和困难 | 第9-10页 |
| ·字符定位与识别方法概述 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作及章节内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 字符区域的检测与定位 | 第13-25页 |
| ·图像分割 | 第13-15页 |
| ·图像分割的定义与方法 | 第13-14页 |
| ·图像分割的难点 | 第14-15页 |
| ·小波函数简介 | 第15-18页 |
| ·Mallat 塔式分解 | 第16-18页 |
| ·数学形态学简介 | 第18-19页 |
| ·数学形态学基本运算 | 第18-19页 |
| ·文本区域的定位算法 | 第19-24页 |
| ·文本图像定位方法的基本流程 | 第19-20页 |
| ·文本图像区域的检测 | 第20-21页 |
| ·基于改进 MFD 距离的模板检测法 | 第21-23页 |
| ·形态学区域定位 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 字符区域的分割与识别 | 第25-38页 |
| ·字符区域的阈值分割 | 第25-27页 |
| ·全局阈值 | 第25-26页 |
| ·局部阈值 | 第26-27页 |
| ·倾斜度矫正 | 第27-29页 |
| ·对连通域进行标记 | 第29-30页 |
| ·分割区域的后处理 | 第30-31页 |
| ·字符的识别 | 第31-37页 |
| ·字库的建立 | 第32-33页 |
| ·特征点提取 | 第33-35页 |
| ·特征点匹配 | 第35-36页 |
| ·字符识别的总体流程 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于改进 Hopfield 神经网络的图像特征点匹配算法 | 第38-45页 |
| ·对网络输入输出函数和更新规则的改进 | 第38-39页 |
| ·特征点对间匹配程度的计算 | 第39-42页 |
| ·特征点对内部距离Δd 的计算 | 第40-41页 |
| ·特征点对间外部距离ΔD 的计算 | 第41-42页 |
| ·选取目标点的启发式规则和迭代的终止条件 | 第42-43页 |
| ·改进的 Hopfield 网络解决特征点匹配的算法流程 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 系统性能分析评测 | 第45-56页 |
| ·字符图像定位与识别的总体流程 | 第45页 |
| ·车辆牌照的检测与识别系统 | 第45-49页 |
| ·文本图像的定位与识别系统 | 第49-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结与评价 | 第56-57页 |
| ·思考与展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |