图像中自然场景字符区域定位

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 图像中自然场景字符区域定位的方法概述

1．2．1 国外研究现状图像中自然场景字符区域定位的研究概况

1．2．2 图像中自然场景字符区域定位的主要方法及分析

1．3 图像中自然场景字符区域定位面临的困难及挑战

1．4 本文的主要工作

1．4．1 本文的主要研究内容

1．4．2 本文的组织结构

第2章 图像中字符候选区域提取

2．1 Canny边缘提取算子

2．1．1 Canny算子的基本原理

2．1．2 Canny算子的计算

2．1．3 Canny算子的实现步骤及优点

2．2 NiBlack算子

2．2．1 NiBlack算子的基本理论

2．2．2 NiBlack算子的实现

2．3 字符候选区域粗提取

2．3．1 几何特征

2．3．2 形状规律特征

2．3．3 笔画宽度相似性特征

2．4 字符候选区域精提取

2．4．1 Harris角点检测

2．4．2 K均值聚类算法与Harris角点检测算法相结合

2．5 本章小结

第3章 图像中字符区域定位

3．1 训练样本选取与预处理

3．2 HOG特征提取

3．3 LBP特征提取

3．4 利用主成分分析进行特征选择

3．4．1 主成分分析的基本原理

3．4．2 主成分分析的计算

3．5 本章小结

第4章 实验结果与分析

4．1 本文算法的流程图

4．2 实验结果分析

4．3 算法评估

4．4 本章小结

第5章 总结与展望

5．1 本文的总结

5．2 未来工作展望

参考文献

致谢