文摘
英文文摘
声明
第1章绪论
1.1研究背景与目的意义
1.2光学字符识别技术概述
1.2.1光学字符识别技术的发展
1.2.2光学字符识别技术的过程、原理和方法
1.3机器视觉技术及其应用
1.3.1机器视觉技术简介
1.3.2机器视觉技术应用现状
1.4压印字符识别技术概述
1.4.1压印字符的特点
1.4.2压印字符的研究现状
1.5本文研究方法和主要内容
第2章基于机器视觉的标牌图像采集系统
2.1引言
2.2机器视觉系统的基本结构
2.3系统硬件选择
2.3.1工业相机
2.3.2镜头
2.3.3图像采集卡
2.3.4光源
2.4系统软件
2.4.1软件界面模块
2.4.2图像采集模块
2.5照明方案的设计
2.5.1光源的照光方式
2.5.2适用于标牌的照明方案
2.6实验及其分析
2.6.1实验装置
2.6.2对不同材质的标牌进行图像获取实验
2.6.3高角度前景式和低角度前景式两种照明方式的对比实验
2.6.4低角度LED光源对获取变形标牌图像的适用性
2.6.5和传统标牌图像采集方法进行对比实验
2.7本章小结
第3章标牌图像的光照处理
3.1引言
3.2光照对标牌字符图像的影响
3.3光照模型
3.4基于空域的光照处理方法
3.4.1直方图修正技术
3.4.2线性灰度变换
3.5基于单尺度Retinex算法的光照处理
3.6基于同态滤波的光照处理方法
3.7光照处理方法的对比分析
3.8本章小节
第4章基于图像分层的压印字符分割
4.1引言
4.2经典的图像分割算法
4.2.1阈值法
4.2.2边缘分割
4.2.3区域生长技术
4.2.4分水岭算法
4.2.5基于分形的图像分割技术
4.3基于图像分层的分割算法
4.3.1图像分层
4.3.2自适应二值化
4.4基于连通域的版面分析
4.5单个字符分割
4.6实验及其讨论
4.7本章小结
第5章标牌图像质量评价及恢复
5.1引言
5.2标牌图像质量评价总体框架
5.3压印字符图像质量判别依据的建立
5.4压印字符整体质量评价
5.4.1图像质量测量指标
5.4.2连通量检测
5.4.3行线检测
5.4.4质量检测
5.4.5压印字符质量等级评价
5.5图像质量恢复方法
5.5.1全局滤波
5.5.2形态学处理
5.6单幅图像中不同质量等级字符分割
5.7本章小结
第6章基于Gabor滤波器的字符特征提取与识别
6.1引言
6.2二维Gabor小波
6.3二维Gabor滤波器组的参数选择
6.4压印字符的Gabor特征
6.4.1一般Gabor特征
6.4.2不变Gabor特征空间
6.5实验及结果分析
6.5.1 Gabor特征分类
6.5.2 Gabor特征的可重构性
6.5.3综合实验
6.6本章小节
结论
参考文献
致谢
攻读博士学位期间发表的学术论文
外文论文一
外文文二