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基于Harris角点的网络视频中文本区域检测方法的研究
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基于Harris角点的网络视频中文本区域检测方法的研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-10页
第1章 绪论
第10-16页
1.1 研究背景及意义
第10-12页
1.2 国内外研究现状
第12-13页
1.3 国内外算法简介
第13-14页
1.4 本文的结构安排
第14-16页
第2章 网络视频文本区域定位的概述
第16-21页
2.1 流程概述
第16-17页
2.2 视频获取
第17-18页
2.3 视频帧选取
第18-19页
2.3.1 平均选取
第18页
2.3.2 随机选取
第18页
2.3.3 基于彩色信息选取
第18-19页
2.4 常用文本定位算法比较
第19-20页
2.5 实验数据库的建立
第20页
2.6 本章小结
第20-21页
第3章 基于边缘特征的文本区域粗定位及筛选算法
第21-37页
3.1 引言
第21页
3.2 相关原理
第21-25页
3.2.1 边缘信息对于图像处理的意义
第21-22页
3.2.2 Robert算子
第22页
3.2.3 Sobel算子
第22-23页
3.2.4 Prewitt算子
第23页
3.2.5 拉普拉斯算子
第23-25页
3.3 文本区域文字边缘性研究
第25-27页
3.3.1 基于K-means聚类的自适应边缘提取
第25页
3.3.2 文字边缘性的特性
第25-26页
3.3.3 形态学腐蚀和膨胀
第26-27页
3.4 文字笔画识别
第27-32页
3.4.1 笔划的双边缘特点
第27页
3.4.2 寻找有效边缘点对收集方法
第27-28页
3.4.3 生成文字笔画最小生成树聚类
第28-29页
3.4.4 生成文本区域粗定位结果
第29-32页
3.5 实验结果与分析
第32-35页
3.5.1 实验数据库的建立
第32页
3.5.2 实验结果的评价标准
第32-33页
3.5.3 本章实验设置
第33-34页
3.5.4 本章实验分析
第34-35页
3.6 本章小结
第35-37页
第4章 基于彩色信息与角点的文本区域定位算法
第37-48页
4.1 引言
第37页
4.2 算法原理简介
第37-38页
4.3 HARRIS角点算法
第38-40页
4.4 基于彩色信息的HARRIS角点的文字区域定位算法
第40-42页
4.4.1 算法基本思想与流程
第40页
4.4.2 含有彩色信息的Harris角点的检测
第40-41页
4.4.3 通过基准颜色筛选文本区域
第41-42页
4.5 实验结果及分析
第42-47页
4.5.1 本章算法实验
第42-43页
4.5.2 本文算法与现有算法的对比分析
第43-47页
4.6 本章小结
第47-48页
第5章 总结与展望
第48-49页
5.1 工作总结
第48页
5.2 研究展望
第48-49页
参考文献
第49-52页
作者简介
第52-53页
致谢
第53页
本篇论文共
53
页,
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。
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