低质量印刷体字符分割与识别技术(附件)【字数：15212】

摘 要摘 要近年来，印刷体字符识别技术日益成熟，在现代生活得到了广泛使用，但是低质量印刷体字符识别技术的发展却仍存在很多难点。车牌图像字符是典型的印刷体字符，本文以车牌图像字符为研究对象，分析了低质量印刷体字符在识别过程中可能遇到的问题，设计了一个低质量印刷体字符的识别系统。首先，本文对车牌图像字符进行预处理，讨论并研究了基于加权平均的灰度化算法、基于Roberts算子/Sobel算子的边缘检测等方法，重点介绍了基于边缘检测和数学形态学处理的车牌定位算法。其次，由于基本的字符分割算法对低质量印刷体字符的分割能力有限，采用阈值法对图像进行二值化，提出了一种改进的投影分割方法对字符进行分割，然后基于微结构法和像素法提取字符特征。最后通过基于BP神经网络的字符分类器，完成了印体字符的识别。该系统对车牌图像进行识别的实验结果表明，该系统的字符分割正确率可达93%，分类器识别的正确率可达90%。关键词低质量印刷体；投影分割；BP神经网络；字符识别
目 录
第一章 绪论 1
1.1研究背景与研究意义 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2 研究意义 2
1.2国内外研究现状 2
1.2.1 OCR技术的发展历史 2
1.2.2 OCR相关技术的研究现状 3
1.2.3 OCR技术的研究难点 4
1.3本论文的主要研究内容 5
1.4本论文的组织结构 6
第二章 图像的预处理技术 8
2.1原始图像预处理技术 8
2.1.1灰度化 8
2.1.2图像增强 8
2.1.3滤波环节 9
2.1.4边缘检测 9
2.1.5图像区域定位 9
2.1.6 倾斜校正 10
2.2本文设计的预处理方法 10
2.2.1基于加权平均值的灰度化算法 10
2.2.2基于线性灰度变换的图像增强算法 11
2.2.3两种滤波环节的设计 11
2.2.4 基于Roberts算子和Sobel算子的边缘检测方法 12
2.2.5车牌图像区域定位算法 13 style="display:inline-block;width:630px;height:85px" data-ad-client="ca-pub-6529562764548102" data-ad-slot="6284556726"> (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({ });