面向药品标签的字符识别技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外的研究现状 | 第12-14页 |
| ·字符识别技术 | 第12-13页 |
| ·图像处理技术的应用领域 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容和研究思路 | 第14-15页 |
| ·本文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 药品标签字符识别相关图像处理方法 | 第17-33页 |
| ·图像的畸变校正 | 第17-19页 |
| ·图像灰度化 | 第19页 |
| ·图像平滑 | 第19-24页 |
| ·邻域平均法 | 第21-23页 |
| ·中值滤波 | 第23-24页 |
| ·图像边缘检测 | 第24-28页 |
| ·二值图像的腐蚀、膨胀和细化算法 | 第28-32页 |
| ·图像腐蚀 | 第29-30页 |
| ·图像膨胀 | 第30-31页 |
| ·图像细化 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 药品标签的字符定位技术研究 | 第33-43页 |
| ·传统的字符定位方法研究 | 第33-36页 |
| ·本文药品标签字符定位的具体方案 | 第36-40页 |
| ·定位算法流程图 | 第36页 |
| ·基于数学形态学和轮廓跟踪的粗定位方法 | 第36-39页 |
| ·引入投影法的精确定位 | 第39-40页 |
| ·实验结果 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 药品标签字符分割技术研究 | 第43-53页 |
| ·传统的字符分割方法简介 | 第43-47页 |
| ·基于区域生长的分割算法 | 第45-46页 |
| ·投影法 | 第46页 |
| ·模板匹配法 | 第46-47页 |
| ·滴水算法 | 第47-48页 |
| ·本文的药品标签字符分割算法 | 第48-52页 |
| ·算法的具体实现 | 第49-50页 |
| ·与传统字符分割算法的比较 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 药品标签字符识别技术研究 | 第53-68页 |
| ·常用的字符识别方法 | 第53-56页 |
| ·结构模式识别 | 第53页 |
| ·统计模式识别 | 第53-54页 |
| ·人工神经网络字符识别方法 | 第54-56页 |
| ·本文的药品标签识别算法设计 | 第56-67页 |
| ·特征提取 | 第56-58页 |
| ·KL 变换 | 第58-60页 |
| ·BP 网络结构设计 | 第60-64页 |
| ·字符识别系统的实现和识别的结果分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
