随着计算机及其相关设备的高速发展,计算机图形图像学作为独立研究对象已发展40余年,被广泛地应用在信息传递、转换和算法优化中。本文分三部分探讨相关内容。一是改进P曲线。由于重心坐标的插值可使图形缩小、放大、平移、旋转等,故本文分析了均值重心坐标在P曲线中的作用,并引入新域多边形改善P曲线的局部保形性和可控性;二是开发基于Tesseract_OCR的地貌识别系统。由于Tesseract_OCR识别文字的高效性和智能性,本文引入Tesseract_OCR到地貌特征识别系统中;三是倾斜大角度车牌的定位与矫正。由于倾斜大角度车牌定位和矫正率较低,本文提出了针对倾斜大角度车牌的定位和矫正算法。本文在第二章分析研究了矩形域多边形上重心坐标的性质,并在此基础上引入椭圆域多边形和菱形域多边形,分别提高了 P曲线的保形性和局部可控性。本文在第三章开发了基于Tesseract_OCR的地貌识别系统。该系统以小型摄像机拍摄的海底地貌为研究对象,以适应小型摄像机移动的深海为拍摄环境。在本系统中,测绘员只需选择拍摄视频对应的岩石、生物种类,然后利用Tesseract_OCR识别信息戳,系统将自动记录且保存识别结果。这种做法改变了测绘员人工识别、手动记录地貌特征的低效工作方式,提高了数据完整性和统计全面性,大大降低了时间成本和人力成本。该课题的技术难点在于完整提取和识别信息戳的文本。本文在第四章提出了利用Haar级联器和YOLO神经网络两种方法结合来解决倾斜车牌定位问题,并对得到的倾斜车牌利用梯度计算和多级二值化拟合的方法来矫正,提高了倾斜大角度车牌的定位率和矫正率。