基于MATLAB的多场景文字图像分割与识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了多场景OCR处理系统，专门针对复杂背景下的文字识别任务。项目特色包括索书号文字分割和粘连字符切分功能，支持从图像中准确提取目标文字区域并进行字符分割，适用于多种实际应用场景。

详 情 说 明

多场景文字图像分割与识别系统

项目介绍

本项目是一个综合性的OCR（光学字符识别）处理系统，专门针对五种特定应用场景进行优化。系统通过集成先进的图像处理技术和机器学习算法，实现对复杂背景下的文字区域进行精确分割和多语种识别。

功能特性

• 多场景适配：针对图书馆索书号、粘连字符、通用文字、彩色车牌、商标文字五种应用场景分别优化
• 高精度分割：采用连通域分析和形态学操作，确保字符边界框的精确提取
• 智能识别：结合特征提取与匹配技术，支持多语种文字识别
• 可视化输出：提供带有分割框和识别结果的可视化图像
• 置信度评估：为每个识别字符提供可信度评分

使用方法

输入要求

• 图像格式：支持JPG、PNG、BMP格式的彩色/灰度图像
• 图像规格：分辨率建议300dpi以上，尺寸不低于640×480像素
• 场景特定要求：

- 索书号图像：需包含清晰的索书号标签 - 车牌图像：需符合国家标准车牌样式 - 商标图像：需包含明显的文字元素

输出结果

1. 各字符的精确边界框坐标矩阵
2. UTF-8编码的识别文字字符串
3. 每个字符的识别置信度评分（0-1范围）
4. 包含处理步骤和时间戳的执行记录
5. 标注分割框和识别结果的输出图像

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：不少于4GB RAM
• 存储空间：不少于1GB可用磁盘空间

文件说明

main.m文件作为系统的主入口点，实现了整个处理流程的核心调度功能。其包含图像加载与格式校验、场景类型自动判断、预处理参数适配、分割算法选择执行、文字识别核心处理、结果可视化生成以及输出文件统一管理等主要能力。该文件通过模块化调用确保五种不同场景处理流程的有序执行，并负责生成完整的处理报告。