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自然场景下的文本检测技术研究

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自然场景下的文本检测技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-13页
第一章 绪论第13-20页
  1.1 研究工作的背景与意义第13-14页
  1.2 面临的挑战与难点第14-15页
  1.3 国内外研究现状第15-19页
    1.3.1 基于边缘的方法第16页
    1.3.2 基于纹理的方法第16-17页
    1.3.3 基于连通域的方法第17-18页
    1.3.4 其它方法第18-19页
  1.4 本文的主要研究内容和结构安排第19-20页
第二章 基于MSER的字符候选区域检测第20-40页
  2.1 最大稳定极值区域第20-23页
    2.1.1 最大稳定极值区域的数学定义第20-22页
    2.1.2 最大稳定极值区域的性质第22-23页
    2.1.3 最大稳定极值区域检测效果第23页
  2.2 对比度增强的MSER第23-27页
  2.3 形态学滤波的MSER第27-39页
    2.3.2 引导滤波器第28-32页
      2.3.2.1 引导滤波原理第28-30页
      2.3.2.2 引导滤波器性质第30-32页
    2.3.3 形态学滤波的MSER基本原理第32-35页
    2.3.4 形态学滤波的MSER算法流程第35-39页
  2.4 本章小结第39-40页
第三章 基于笔画宽度变换的字符候选区域检测第40-52页
  3.1 笔画宽度变换原理第40-44页
    3.1.1 笔画宽度变换流程第40-43页
    3.1.2 笔画宽度算法实现第43-44页
  3.2 改进的笔画宽度变换第44-50页
    3.2.1 改进的笔画宽度变换算法流程第44-50页
      3.2.1.1 预处理第44-45页
      3.2.1.2 边缘点对有效条件约束第45-48页
      3.2.1.3 基于颜色信息的字符连通域生成第48-50页
  3.3 本章小结第50-52页
第四章 基于连通域的文本区域定位第52-69页
  4.1 基于连通域的文本区域定位算法框架第52页
  4.2 字符候选区域验证第52-60页
    4.2.1 候选区域初步验证第52-53页
    4.2.2 基于SVM的字符候选区域验证第53-60页
      4.2.2.1 支持向量机基本原理第53-55页
      4.2.2.2 字符连通域特征描述第55-58页
      4.2.2.3 训练样本提取第58-60页
  4.3 基于均值漂移聚类的文本行聚合第60-67页
    4.3.1 均值漂移聚类算法原理第60-62页
    4.3.2 文本聚合第62-67页
      4.3.2.1 文本行聚合第62-64页
      4.3.2.2 单词分割第64-67页
  4.4 本章小结第67-69页
第五章 自然场景文本定位方法评价第69-78页
  5.1 自然场景文本定位数据集第69页
  5.2 自然场景文本定位评价方法第69-71页
  5.3 自然场景文本定位方法比较第71-77页
  5.4 本章小结第77-78页
第六章 总结与展望第78-80页
  6.1 全文总结第78页
  6.2 后续工作和展望第78-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-84页
攻硕期间取得的研究成果第84-85页

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