MATLAB图像预处理与分割的数字字符智能提取系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现复杂背景图像中数字字符的智能提取。通过图像降噪、自动倾斜校正（5度以内）和先进分割算法，有效提升字符识别准确率。适用于文档数字化、车牌识别等场景。

详 情 说 明

基于图像预处理与分割的数字字符智能提取系统

项目介绍

本项目实现了一种针对复杂背景图像中数字字符的智能分割与提取系统。系统能够处理包含印刷体或手写体数字的图像，有效克服随机噪点、直线/斜线背景干扰、字符轻微倾斜（≤5°）以及字符间粘连等常见问题。通过系列的图像预处理和分割算法，系统最终输出分割后的单个数字字符图像及其位置信息，为后续OCR识别提供高质量的输入数据。

功能特性

• 智能降噪处理：采用先进的图像降噪算法，有效消除随机噪点干扰
• 自动倾斜校正：基于霍夫变换的直线检测技术，自动校正最大5度以内的图像倾斜
• 干扰线处理：能够有效处理数字字符与直线、斜线背景的重叠干扰问题
• 粘连字符分割：采用形态学分割算法，实现粘连字符的智能分割
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式的输入
• 完整输出：提供分割后的二值化图像矩阵、字符位置坐标及排列顺序信息

使用方法

1. 将待处理的图像文件放置在指定目录
2. 运行主程序，系统将自动完成以下处理流程：

- 图像读取与预处理 - 噪声去除与质量增强 - 倾斜检测与自动校正 - 字符区域定位与分割 - 单个数字提取与输出

1. 处理结果将包含：

- 分割后的单个数字图像文件 - 字符位置边界框坐标信息 - 字符排列顺序数据 - 可选的中间处理过程图像

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件实现了完整的图像处理流程，包括图像读取与格式转换、噪声滤除与质量优化、基于霍夫变换的倾斜角度检测与校正、字符区域定位与分割、粘连字符处理与分离，以及最终的结果输出与可视化功能。该文件集成了所有核心算法模块，能够自动完成从原始图像到数字字符分割的全过程处理。