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基于matlab图像数字识别.pdfVIP

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基于matlab的数字识别

字符识别是模式识别的一个分支,它能大大提高信息录入速度,减轻人们的工作强度。

本文采取一种基于数字模板匹配的算法并利用自编程方法逐步提升模板量,从而达到高的识

别率。对于字符的分割,本文采用了基于像素点的分割方法,程序实现了对中的字符分

割,分割准确率高、速度快。实验调试结果表明:在书写正常的状况下,识别的正确率可以

达到90%,能够满足大多数的需求。

:图像处理,字符分割,数字识别,模板匹配,Matlab

Characterrecognitionisabranchofpatternrecognition,whichcangreatly

improvethespeedofinformationacquisitionandinput,andreducetheintensity

ofpeopleswork.Inthispaper,analgorithmbasedondigitaltemplatematching

isadoptedandtheselfprogrammingmethodisusedtoincreasetheamountof

templategraduallysoastoachievehighrecognitionrate.Forthesegmentation

ofcharacters,thesegmentationmethodbasedonpixelsisusedinthispaper.

Theprogramrealizesthesegmentationofcharactersinthepicture,andthe

segmentationaccuracyishighandthespeedisfast.Theexperimentalresults

showthatthecorrectrecognitionratecanreach90%undernormalwriting

conditionsandcanmeetmostoftherequirements.

Keywords:Imageprocessing,Charactersegmentation,Digitalrecognition,

templatematching,Matlab

正文

引言

字符识别是模式识别的一个分支,它能大大提高信息录入速度,减轻人们的工作强度。

随着计算机技术的飞速发展,字符识别技术多年来不断改进和完善,现在已经广泛应用于各

个领域,使大量的文档资料能快速、方便、省时省力和及时地自动输入计算机,实现信息处理

的电子化。到目前为止,尽管人们在字符识别的研究中已取得很多可喜成就,但还不能满足我

们日常的需求。研究字符识别技术,提高字符识别率具有非常重要的意义。本文针对字符识

别的数字识别的相关方法进行研究,主要工作包括:1.进行数字字符识别前,先要进行图像预

处理,本文对图像预处理的一些方法进行了研究,像灰度化、二值化、噪声处理等。对灰度化

和二值化的各种方法进行了性能比较,针对部分二值化效果不好的问题,给出了一种改

进的局部阈值法的二值化方法,使用这种改进的方法能够有效的得到二值化图像。2.图像预

处理阶段,重点分析了二值化图像的边缘补充,对数字字符的提取非常重要。3.字符分割是

用于分离多个字符,转换成单一字符进行识别,本文给出了一种改进的字符分割方法用于多

数字字符的识别。运用像素点特征提取和模板匹配的方法,实现了对多数字字符的识别。4.

模板匹配的方法作为一种应用最为广泛的字符识别算法,在字符识别中得到了广泛应用。针

对模板匹配算法存在的识别精度较低、易陷入局部极小等缺点,本文引入改进匹配模板的库

文件、多模板同步匹配的方法。通过大量的数字字符识别实验,证明了本文给出的算法性能

优于传统模版匹配方法。

主体

1)关于matlab的数字识别设计的总体方案

随着计算机技术的飞速发展,字符识别技术多年来不断改进和完善,现在已经广泛应用于各

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