基于MATLAB的智能图像字符识别系统骨架提取与形态学处理方案

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现图像字符的自动识别与提取。通过图像预处理、骨架化操作和形态学边界检测，系统能高效分离文本图像中的字符元素。适用于文档数字化和图像分析任务。

详 情 说 明

基于骨架提取与形态学处理的图像字符识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的字符识别系统，专注于从文本图像中智能提取字符对象。系统采用图像预处理、骨架化操作和边界提取等技术流程，能够自动识别并分离图像中的字符元素。特别针对低质量文档图像（如扫描文档、历史档案等）进行优化，有效提升字符提取的准确性和鲁棒性。

功能特性

• 图像增强处理：采用灰度图像增强技术，显著提升字符与背景的对比度
• 噪声消除：通过数学形态学开运算有效消除图像噪声干扰
• 特征提取：利用骨架提取算法获取字符主干特征结构
• 精准定位：基于边界检测算法实现字符轮廓的精确定位
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等多种常见图像格式
• 自动化处理：完整的端到端字符提取流水线，无需人工干预

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入图像为文本图像，尺寸建议在1000×1000像素以内，分辨率不低于150DPI
2. 运行主程序：执行主程序文件启动字符提取流程
3. 查看输出结果：

- 处理过程图像序列（增强对比度图、开运算结果、骨架图、边界提取图） - 字符轮廓坐标数据（MATLAB结构体格式） - 原图与字符边界叠加的可视化对比图 - 字符提取统计报告（字符数量、位置信息等）

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持基本图像处理操作

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了从图像读取、预处理到字符提取的全套功能。具体包括图像对比度增强以改善字符可辨性，形态学开运算用于消除噪声干扰，骨架提取算法获取字符核心结构特征，以及边界检测技术精准定位字符轮廓位置，最终输出处理结果和提取数据。