票據(jù)OCR系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁(yè)
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1、該文在圖像預(yù)處理部分所采用的灰度分段線性拉伸（確定了較佳的方程參數(shù)）、二值化及細(xì)化算法,都是在大量的實(shí)驗(yàn)中經(jīng)過(guò)不斷地分析比較和改進(jìn)的結(jié)果,最終獲得質(zhì)量以明顯提高了的字符圖像.在特征提取和識(shí)別方面,該文提出了將字符的投影信號(hào)特征和小波變換相結(jié)合的識(shí)別方法.在該文中,分別進(jìn)行了投影信號(hào)在小波變換前后特征有效性的對(duì)照實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明誤識(shí)率降低了6.4﹪;為進(jìn)一步地獲取更為有效的小波變換特征,進(jìn)行了不同分解尺度下波變換特有效性的對(duì)比實(shí)驗(yàn),選取

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