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图像中的文本定位技术研究

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图像中的文本定位技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-13页
第一章绪论	第13-19页
1.1 文本定位研究意义	第13页
1.2 图像中的文本定位技术研究现状	第13-16页
1.2.1 图像中的文本分类	第13-14页
1.2.2 叠加文本定位研究现状	第14-15页
1.2.3 场景文本定位研究现状	第15-16页
1.3 问题提出与分析	第16页
1.4 主要研究内容和主要贡献	第16-19页
1.4.1 论文的主要内容	第16-18页
1.4.2 章节安排	第18-19页
第二章图像中的文本定位方法综述	第19-25页
2.1 叠加文本定位	第19-21页
2.1.1 基于边缘特征的方法	第19页
2.1.2 基于连通区域的方法	第19-20页
2.1.3 基于笔划特征的方法	第20页
2.1.4 基于纹理特征的方法	第20-21页
2.1.5 各类算法的优缺点	第21页
2.2 场景文本定位	第21-23页
2.2.1 基于区域的方法	第21-22页
2.2.2 基于连通分量的方法	第22页
2.2.3 基于多特征融合的方法	第22-23页
2.2.4 各类方法的优缺点	第23页
2.3 常用的算法评价指标	第23-24页
2.4 本章小结	第24-25页
第三章基于双向最大梯度差的叠加文本定位算法	第25-37页
3.1 引言	第25页
3.2 叠加文本定位问题分析	第25-26页
3.3 基于双向最大梯度差的叠加文本定位算法结构	第26页
3.4 基于双向最大梯度差的叠加文本定位	第26-34页
3.4.1 双向最大梯度差原理	第26-28页
3.4.2 双向最大梯度差提取	第28-31页
3.4.3 基于先验知识的伪文本区剔除	第31-32页
3.4.4 文本区域的最终定位	第32-34页
3.5 实验及结果分析	第34-35页
3.6 本章小结	第35-37页
第四章基于MSER与视觉显著性融合的场景文本定位算法	第37-55页
4.1 引言	第37页
4.2 场景文本定位问题分析	第37-38页
4.3 基于MSER与视觉显著性融合的场景文本定位算法结构	第38页
4.4 基于MSER与视觉显著性融合的场景文本定位	第38-49页
4.4.1 MSER特征提取	第39-40页
4.4.2 视觉显著性提取	第40-41页
4.4.3 基于MSER与视觉显著性的融合判决	第41-43页
4.4.4 基于拟合椭圆的伪字符MSER剔除	第43-47页
4.4.5 字符区双向投影合并	第47-49页
4.5 实验及结果分析	第49-52页
4.5.1 实验参数分析	第49-51页
4.5.2 实验结果分析	第51-52页
4.6 本章小结	第52-55页
第五章图像中的文本提取系统	第55-59页
5.1 系统设计	第55页
5.2 系统的处理流程	第55-57页
5.2.1“初步提取+深度提取”的两级结构	第55-56页
5.2.2 图像中的文本识别	第56-57页
5.3 系统测试	第57-58页
5.3.1 测试集构造	第57页
5.3.2 测试结果	第57-58页
5.4 本章小结	第58-59页
第六章总结与展望	第59-61页
6.1 本文的工作总结	第59页
6.2 下一步研究工作展望	第59-61页
致谢	第61-63页
参考文献	第63-67页
作者简历攻读硕士学位期间完成的主要工作	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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