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人民币冠字符号的快速识别

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人民币冠字符号的快速识别
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第1章 绪论第9-15页
    1.1. 课题研究的背景和意义第9-10页
    1.2. 国内外研究现状第10-12页
    1.3. 纸币冠字符号识别的相关原理第12-13页
      1.3.1. 图像数字化技术第12页
      1.3.2. 字符识别的基本原理第12-13页
    1.4. 论文的主要研究内容及结构第13-14页
    1.5. 本章小结第14-15页
第2章 人民币图像鉴别系统简介第15-23页
    2.1. 硬件部分第15-18页
      2.1.1. 系统硬件示意图第15-16页
      2.1.2. 系统各部件介绍第16-18页
    2.2. 软件部分第18-22页
      2.2.1. 数据流的编程第19-21页
      2.2.2. 数据处理算法的编程第21-22页
    2.3. 本章小结第22-23页
第3章 冠字符号的定位第23-34页
    3.1. 图像数据采集第23-24页
    3.2. 图像的粗定位第24-26页
    3.3. 纸币图像的分类第26-29页
    3.4. 待识别区域的定位与校正第29-33页
    3.5. 本章小结第33-34页
第4章 图像增强和分割第34-50页
    4.1. 图像增强第34-39页
      4.1.1. 灰度变换第34-36页
      4.1.2. 同态滤波器第36-38页
      4.1.3. 图像去噪第38-39页
    4.2. 图像分割第39-48页
      4.2.1. 灰阶分割第39-44页
  1. OTSU方法第39-40页
  2. Bersen算法第40-41页
  3. 移动平均法第41-42页
  4. 算法比较实验第42-44页
      4.2.2. 字符分割第44-46页
      4.2.3. 本文混合算法第46-48页
    4.3. 本章小结第48-50页
第5章 字符识别第50-68页
    5.1. 纸币字符识别的特点第50-51页
    5.2. 字符识别方法概述第51-54页
      5.2.1. 特征提取的方法第51-52页
  1. 基于局部特征的特征提取第51页
  2. 基于全局特征的特征提取第51-52页
  3. 基于结构特征的特征提取第52页
      5.2.2. 分类问题第52-54页
  1. 模板匹配分类器第52页
  2. 最小距离分类器第52-53页
  3. 神经网络分类器第53-54页
  4. 支持向量机第54页
    5.3. 基于结构特征的字符识别方法第54-60页
      5.3.1. 字符的结构特征第54-56页
  1. 横笔画特征第55页
  2. 竖笔画特征第55-56页
  3. 水平穿线交点个数第56页
  4. 垂直穿线交点个数第56页
  5. 开口特征第56页
      5.3.2. 字符分类问题第56-60页
    5.4. 相似字符区分器第60-63页
    5.5. 实验及结果第63-67页
      5.5.1. 仿真实验第63-66页
      5.5.2. 基于DM6437平台的性能测试第66-67页
    5.6. 本章小结第67-68页
第6章 总结与展望第68-70页
    6.1. 本文工作总结第68-69页
    6.2. 展望第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-75页
攻读硕士学位期间科研成果第75-76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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