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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

文字图像信息是人类获取外界信息的主要来源，在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多的利用图像信息来识别和判断事物，解决实际问题。在日常的生活和工作中，存在着大量的信息处理问题，绝大部分信息是以语言文字作为媒介传播、 交换和记载的。随着计算机技术的推广应用,人与计算机的交道越多，文字语言进入计算机的要求就越迫切。 文字识别（Optical Character Recognition，简称OCR）用计算机自动辨识印刷在纸上和人写在纸（或介质）上的文字。

文字识别是新一代智能计算接口的重要组成部分。 它涉及到计算机数字图像处理、模式识别、人工智能、模糊数学、组合数学、信息论、自然语言理解等学科。计算机将代替人们的简单、重复的劳动，将语言及文字高速自动地输入计算机，用计算机对他们进行编辑和整理，保存在磁盘。磁带或其他介质上，可随时以各种方式（例如通过打印机输出、通过网络进行通讯、通过显示器输出到荧光屏上等等）满足人们的不同需要。因此，研究计算机识别文字的目的就是解决文字信息高速、自动输入计算机的问题，使计算机能方便地进行信息加工处理。

国内外研究现状

20世纪20年代文字图像处理首次得到应用。陶舍克利用光学模板匹配识别开始。当时，他使用了10块模板对应10个数字，依次把待识别的数字投影到这10块模板上，当模板透过的光达到最小时（数字遮挡了模板的透光部分），数字就被识别成这块模板上的数字。20世纪60年代，电子计算机的发展得到普遍应用，文字图像处理技术也不断完善，逐渐成为一个新兴的科学。大约从 70 年代开始，相继对印刷体汉字识别、手写印刷体汉字识别及在线手写汉字识别进行了研究。 1980 年进行了印刷体汉字识别的公开表演， 1981年 5 月在日本第 56 届商业展览会上，富士通研究实验室进行了手写印刷体汉字识别的公开表演。1984年日本研制成多体印刷汉字识别装置，识别率为99.98%，识别速度大于 100 字/秒，代表了印刷体汉字识别的最好水平。最近几年出现的手写印刷体汉字识别装置，识别率可以达 90%，识别速度 5～40 字/秒，笔顺可变，笔划数不变的联机手写楷书汉字识别装置已有产品出售，正在研究具有一定规则的手写行书识别装置。 我国的汉字识别研究比日本晚了大约10年，1988 年后才有初步实用的印刷体识别系统问世。

2. 研究的基本内容

该论文将采用二维图像的识别方法，涉及一些信号处理的理论和技术，包括图像处理，图像分割和神经网络，文字识别方法主要研究以下内容：

（1）运用图像处理的sobel算子提取图像文字边缘，初步处理背景；

（2）运用图像处理形态学的膨胀算法对文字区域进行划分，运用滑动窗口技术进行单一文字的分割；

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案

（1）预处理环节，包括去噪，二值化，平滑，正规化，线性或非线性变换等。

（2） 行列切分就是把整合并列的一页文档划分成单一的字符。也可以把行列切分这一步归入预处理环节。

4. 参考文献

［1]高锦.基于svm图像分类[m].2010.

［2]周俊宇,赵艳明.卷积神经网络在图像分类和目标检测应用综述[j].计算机工程与应用,2017:34

［3］杨 帆等． 数字图像处理与分析［m］． 北京: 北京航空航天大学出版社，2007．