MATLAB实现的基于形态学与轮廓匹配的字符识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目提供完整的字符识别解决方案，包含图像预处理、骨架细化及轮廓特征提取三大模块。通过形态学操作去噪并提取字符骨架，最终实现高效准确的字符匹配识别。

详 情 说 明

基于形态学与轮廓匹配的字符识别系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的字符识别处理流程，针对二值化字符图像进行精准识别。系统通过形态学预处理消除噪声干扰，利用细化算法提取字符骨架结构，进而提取关键拓扑特征，最终采用轮廓匹配技术与预存模板进行相似度比对，实现高效准确的字符分类识别。适用于标准化字符的自动化识别场景。

功能特性

• 图像预处理与细化：采用形态学操作去除噪声，通过细化算法提取字符的单像素宽度骨架
• 骨架特征提取：自动检测并定位骨架中的端点、交叉点等关键拓扑特征
• 轮廓匹配识别：基于特征点分布与轮廓形状，与模板库进行相似度匹配计算
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 可视化中间结果：实时展示细化骨架、特征点标记等处理过程

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为二值化图像（背景白255/字符黑0），推荐尺寸128×128像素
2. 配置模板库：（可选）准备预训练字符模板库以提升识别精度
3. 运行识别系统：执行主程序，系统将自动完成预处理、特征提取和字符识别
4. 查看结果：获取识别字符结果（ASCII文本）及中间处理过程的可视化图像

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：最低4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了图像读取与格式验证、形态学滤波去噪、迭代细化骨架提取、拓扑特征点检测分析、模板特征数据库比对匹配、识别结果判定输出以及中间处理阶段的可视化展示功能。