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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,点击这进入下载页面
 
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