基于Android的光學字符識別研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著Android手機平臺的普及和信息化進程的不斷推進，利用手持設備高效地將文檔信息錄入已經(jīng)成為一個亟需解決的問題，其關鍵技術光學字符識別在手機上的應用日益受到人們重視。本文所做工作正是針對這一問題而展開。本文設計的Android平臺光學字符識別通過手機攝像頭拍攝的方式將紙質的文檔以圖像的形式錄入手機，通過與Android NDK編程結合的預處理、特征提取及模版匹配等一系列的處理，獲取與錄入圖像對應的電子文本輸出。
　　 本文主

2、要研究內容如下:
　　 (1)前期預處理算法對比選取。對比四種常見噪聲的領域平均法和中值平均法去噪效果，選出灰度化及去噪分別采用加權平均法及3×3中值平均法。
　　 (2)光照補償及二值化研究設計。針對同態(tài)濾波算法進行研究，最終選取避免參數(shù)調整的改進的同態(tài)濾波算法進行光照補償，比較了兩種全局閾值和兩種局部閾值算法，選擇補償圖像處理效果較好的Bernsen算法進行二值化處理。
　　 (3)傾斜字符校正、字符分割及歸

3、一化分析確定。研究文本圖像中較常出現(xiàn)的旋轉與水平傾斜，選取投影法方差最大與二階原點矩最大進行檢測并進行相應的校正。研究找到了一種可以很好的處理垂直投影算法所無法解決的字符間因重疊而無法分割的問題的連通域搜索生長算法。討論三種插值變換的歸一化算法，選取復雜度居中但能滿足實際要求的雙線性插值算法。
　　 (4)分類器及特征提取方案確立。對比研究兩種特征提取方式結構特征和統(tǒng)計特征，其中，結構特征區(qū)分相似字的能力較強，而統(tǒng)計特征抗噪聲和

4、干擾的能力較強，因此本文采用粗網(wǎng)格特征、寬度投影特征和筆畫密度特征的結構與統(tǒng)計特征相結合的特征提取法。對比三種判定距離歐氏距離、馬氏距離和街區(qū)距離的優(yōu)缺點選定歐氏距離為判定函數(shù)。
　　 (5)設計實現(xiàn)Android平臺光學字符識別。結合Android NDK技術，利用Java Native Interface接口，在windows系統(tǒng)下，利用jdk6.0、Eclipse SDK-4.3-win32、android-sdk r06