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声明
1绪论
1.1课题研究的目的与意义
1.2图像处理与模式识别研究现状
1.2.1图像处理技术
1.2.2模式识别技术
1.3水表字符识别难点
1.4水表字符识别步骤
1.5论文安排
2基于HSV空间的图像预处理
2.1彩色图像处理
2.1.1常用色彩空间
2.1.2色彩空间选择与转换
2.2图像的倾斜校正
2.2.1常用倾斜校正方法
2.2.2图像灰度化
2.2.3边缘检测
2.2.4 Hough变换倾角检测
2.2.5图像旋转
2.2.6插值算法
2.2.7读数区域粗定位
2.3图像二值化处理
2.3.1常用彩色图像分割算法
2.3.2直方图阈值法与色彩聚类融合的图像二值化
2.4字符分割
2.4.1字符初分割
2.4.2粘连字符分割
2.4.3对于字符分割的实验和讨论
2.5字符归一化
2.6本章小结
3字符特征提取
3.1常用的特征提取方法
3.2特征选择及提取
4模式识别
4.1常用分类器
4.2人工神经网络
4.2.1神经网络的发展及应用
4.2.2神经元模型
4.2.3神经网络的分类
4.2.4神经网络的学习规则
4.3 BP网络
4.3.1网络结构及学习过程
4.3.2 BP网络的局限与不足
4.3.3 BP算法的改进
4.4 BP网络设计原则
4.5本章小结
5识别系统
5.1系统初设计
5.2初步实验结果
5.3比较与改进
5.4最终设计及分析
5.5本章小结
6总结与展望
参考文献
致谢
附录攻读硕士学位期间公开发表的学术论文