毕业设计：图像处理中文字识别，文字分割仿真实现

资 源 简 介

毕业设计：图像处理中文字识别，文字分割仿真实现

详 情 说 明

在数字图像处理领域，文字识别与分割是极具实用价值的技术方向。本文将重点探讨基于MATLAB的仿真实现方案，特别针对粘连字符等复杂场景的处理思路。

图像预处理是文字识别的基础环节。通常需要先对输入图像进行灰度化、二值化处理，再通过边缘检测或形态学操作增强文字特征。对于光照不均的图片，可考虑直方图均衡化提升对比度。

文字区域定位阶段，可采用连通域分析或投影法确定文本行位置。水平投影能有效分离不同行文字，垂直投影则协助划分单字边界。遇到字符间距模糊或笔画粘连的情况，需要结合字符宽度先验知识设计动态分割策略。

针对粘连字符这一难点，传统解法包括滴水算法、轮廓分析等。滴水算法模拟水流从字符顶部向下流动的路径，在凹点处进行分割；轮廓分析则通过寻找笔画凹陷特征点确定分割位置。MATLAB的形态学工具箱能高效实现这些算法原型。

识别环节常采用模板匹配或特征提取+分类器的方案。对于初学者，可先用标准字体库建立基准模板，逐步扩展到复杂场景。整个过程通过MATLAB的GUI设计交互界面，能直观展示各阶段处理效果，便于调试参数。

该毕业设计不仅能掌握图像处理核心技能链（去噪-分割-识别），还可延伸研究深度学习分割网络（如U-Net）的改进方向，为后续研究奠定基础。注意保留中间处理结果的可视化对比，这既是论文亮点也是调试的重要依据。