MATLAB图像处理实用案例详解（6）结合特征匹配技术实现英文印刷字符识别

目录

• • 一、研究背景与价值

    • 二、相关理论依据

    • • 2.1 图像前期处理
      • 2.2 图像辨识方法
      • 2.2.1 基于统计特征的字符辨识方法
      • 2.2.2 基于结构特征的字符辨识方法
      • 2.2.3 利用机器学习实现的辨识方法

    • 三、实际效果展示

    • 四、全部源代码

一、背景意义

在日常生活与学习过程中，人类主要依赖视觉系统作为获取信息的重要途径。相关数据显示，人们在日常生活中所处理的信息中，约有75%至85%属于视觉信息类型，而其中文字信息则占据了极为关键的地位，几乎贯穿于人类生活的各个层面。例如，在阅读、查找与批注各类报刊杂志时，在填写、修订各类文档报表时，以及在分拣、传递和签收各类快递文件时，均涉及文字信息的处理。因此，为实现对文字信息解析过程的智能化与自动化处理，必须借助计算机图像处理技术来完成对这些文字内容的识别工作。

早在20世纪50年代初，欧美地区便已开始探索文字识别技术的发展路径。尤其是1955年印刷体数字OCR产品的问世，极大促进了英文及数字识别技术的进步。美国IBM公司中的Casey与Nagy率先开展了对汉字识别的研究，并于1966年发表了首篇关于汉字识别的学术论文。该研究利用模板匹配法成功识别了1000个印刷体汉字，由此在全球范围内开