基于MATLAB的手写数字智能识别系统：骨架交点与端点特征提取

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现手写数字的智能识别，通过图像预处理、骨架提取和多方向直线相交特征构建，实现对数字轮廓的精准分析。系统优化了传统识别方法，提高了特征提取的鲁棒性和识别准确率。

详 情 说 明

基于骨架交点数与端点特征的手写数字智能识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于手写数字骨架结构特征的模式识别系统。系统通过对输入的手写数字图像进行预处理、骨架提取和特征分析，构建独特的交点数与端点特征向量，并与预建立的特征数据库进行匹配，最终实现对手写数字0-9的智能识别。该系统采用数字图像处理与模式识别技术，具有特征稳定、算法直观的特点。

功能特性

• 图像预处理：自动完成灰度化、二值化、去噪等操作，优化数字轮廓质量
• 骨架提取：采用Zhang-Suen细化算法提取数字的中心骨架结构
• 特征向量构建：

- 通过多组预设直线与骨架相交统计交点数量 - 提取骨架端点数量与位置信息 - 组合形成表征数字形状的特征向量

• 特征库管理：建立并维护0-9数字的标准特征数据库
• 模式匹配识别：基于欧氏距离或余弦相似度计算，实现高准确率数字分类
• 结果可视化：提供骨架提取、交点分布等中间过程的可视化展示

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像为单通道灰度图，分辨率不低于28×28像素，数字位于图像中心区域
2. 运行识别系统：执行主程序文件启动识别流程
3. 查看识别结果：系统将输出识别数字、置信度评分及详细匹配分析报告
4. 分析可视化结果：可查看骨架提取效果图和直线交点分布情况

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、骨架结构提取、特征向量构建、特征数据库匹配比对、识别结果计算与输出，以及中间结果的可视化展示功能。该文件整合了所有关键算法模块，为用户提供完整的数字识别解决方案。