手寫漢字的細化算法研究.pdf

1、隨著網絡和智能化信息時代的到來,漢字的識別技術日益成熟,而手寫漢字的識別一直是漢字識別技術中的難點。由于手寫漢字的多樣性和自由性,使得手寫漢字的識別方法無法共用,針對特定的手寫漢字只能選用特定的方法,而細化算法一直是基于結構特征識別漢字的瓶頸,因此本文重點研究手寫漢字的細化算法。
　　文中研究了細化前圖像的預處理,包括圖像的灰度化,二值化,行分割,字分割,去噪等過程,并重點學習了現有的細化算法原理,分析其優(yōu)缺點。在細化圖像之前,為

2、了避免毛刺和凹陷對細化結果造成影響,設計模板將其消除。然后在Hilditch算法的基礎上提出改進的細化算法,將Hilditch算法和筆畫趨勢分析法相結合進行細化。針對細化后出現的短枝和非單像素問題,在細化處理結果上繼續(xù)對像素進行操作,以保證消除掉短枝和骨架單像素化。最后,設計一定的膨脹算子對處理完的圖片進行膨脹,再次調用上述細化算法處理,得到最終的細化結果。
　　文中實驗環(huán)境為 VS2008,手寫字符來自哈爾濱工業(yè)大學(HIT-M