手寫漢字的識別算法研究及系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、手寫漢字識別是圖像模式識別領域的研究熱點之一，涉及到圖像預處理、特征提取以及識別分類設計等多個關(guān)鍵技術(shù)。其中漢字特征提取是最為關(guān)鍵的部分。有效的特征提取方法能夠迅速、精準地識別出漢字的整體特征。則本文的具體工作如下:
　　1.漢字圖像的預處理。整個過程包括圖像的采集、灰度化、平滑去噪、二值化、漢字分割及漢字輪廓圖像的獲取等步驟，并對其各個步驟進行了詳細的介紹。漢字圖像的預處理為接下來的特征提取和分類識別提供了極大的方便。
　

2、　2.漢字圖像的特征提取。針對不同漢字有著不一樣的輪廓特征，本文主要采用傅里葉描述法進行漢字的特征提取。首先是對漢字輪廓連通域的獲取，接著對其各個連通域等間隔取邊界點，然后對邊界點做其離散傅里葉變換(DFT)，并對傅里葉變換結(jié)果歸一化，得到具有旋轉(zhuǎn)、平移和尺度不變性的特征描述子，即傅里葉描述子。在使用DFT的低頻分量時，該方法可以有效抑制高頻雜波，增強魯棒性，并起到特征壓縮的功效，而且對漢字的旋轉(zhuǎn)、平移及大小具有不敏感性。
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