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基于深度学习的低质量文档图像二值化算法研究

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基于深度学习的低质量文档图像二值化算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.3 研究内容以及创新点第11-12页
    1.4 论文结构安排第12-14页
第2章 低质量文档图像二值化算法概述第14-36页
    2.1 经典传统算法第15-23页
        2.1.1 Otsu算法第15-16页
        2.1.2 Niblack算法第16-17页
        2.1.3 Sauvola算法第17页
        2.1.4 SSPs算法第17-20页
        2.1.5 Howe算法第20-21页
        2.1.6 GiB(Game inspired Binarization)算法第21-23页
    2.2 卷积神经网络算法第23-33页
        2.2.1 卷积神经网络简介第23-26页
        2.2.2 FCN算法第26-27页
        2.2.3 SAE(Selectional Auto-encoder)算法第27-28页
        2.2.4 DSN(Deep Supervision Network)算法第28-30页
        2.2.5 U-Net算法第30-31页
        2.2.6 c-GAN(conditional Generator Adversarial Network)算法第31页
        2.2.7 Attention-mode算法第31-33页
    2.3 实验相关项介绍第33-35页
        2.3.1 数据集第33页
        2.3.2 评价指标第33-35页
        2.3.3 实验平台第35页
    2.4 本章小结第35-36页
第3章 基于纹理增强的MD-Link Net的二值化算法第36-53页
    3.1 引言第36-37页
    3.2 相关理论介绍第37-38页
        3.2.1 卷积感受野第37页
        3.2.2 条件生成对抗网络(c GAN)第37-38页
    3.3 算法流程第38-43页
        3.3.1 TANet(文本增强网络)第38-40页
        3.3.2 MD-Link Net网络结构第40-43页
    3.4 实现细节第43-48页
        3.4.1 数据处理第43-46页
        3.4.2 损失函数第46-48页
        3.4.3 测试阶段第48页
    3.5 实验结果与分析第48-52页
    3.6 本章小结第52-53页
第4章 基于级联卷积神经网络的二值化算法第53-66页
    4.1 引言第53页
    4.2 算法流程第53-57页
        4.2.1 U-Net分割网络第54-56页
        4.2.2 MD-Link Net二次分割第56-57页
        4.2.3 后期处理第57页
    4.3 实现细节第57-59页
        4.3.1 模型初始化第57-58页
        4.3.2 损失函数第58-59页
    4.4 实验结果与分析第59-64页
    4.5 本章小结第64-66页
第5章 总结与展望第66-68页
    5.1 论文总结第66页
    5.2 论文展望第66-68页
参考文献第68-74页
致谢第74-75页
附录攻读硕士学位期间学术成果第75页
    Ⅰ 发表的学术论文第75页
    Ⅱ 申请发明专利与软件著作权第75页
    Ⅲ 参与科研项目第75页
    Ⅳ 获奖情况第75页

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