基于MATLAB的图像文字检测与OCR预处理系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现JPEG图像中的文字区域检测与提取，通过边缘检测、形态学操作确定文字位置，配合二值化与噪声去除优化图像质量，为OCR识别提供高效预处理支持，提升文字识别准确率。

详 情 说 明

基于MATLAB的图像文字检测与提取系统（JPEG格式OCR预处理工具）

项目介绍

本项目专门设计用于处理JPEG格式图像中的文字识别预处理工作。系统通过边缘检测、形态学操作和图像优化技术，精准定位并提取图像中的文字区域，将其分割为标准化单个字符图像，为后续OCR识别提供高质量的输入数据。系统特别针对JPEG压缩导致的文字模糊和噪点问题进行了优化处理。

功能特性

• 文字区域定位：基于Canny算子的边缘检测结合形态学操作（膨胀、腐蚀），准确识别图像中的文字区域
• 图像质量优化：采用自适应阈值二值化和噪声去除技术，显著提升文字区域的清晰度
• 字符智能分割：自动将处理后的文字区域分割为单个字符图像序列
• 多语言支持：支持中文、英文等常见语言文字的检测与处理
• 结果可视化：提供标注文字区域的原图可视化输出，便于结果验证

使用方法

1. 准备输入图像：准备符合要求的JPEG格式图像文件（.jpg/.jpeg）
2. 运行主程序：执行主处理模块启动文字检测与提取流程
3. 获取输出结果：

- 分割后的单个字符图像序列（PNG格式） - 文字区域位置坐标矩阵（MATLAB格式） - 处理报告文本文件 - 标注文字区域的可视化图像（JPEG格式）

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 图像输入：

- 格式：标准JPEG图像文件（.jpg/.jpeg） - 分辨率：建议不低于300×300像素 - 文件大小：建议单文件不超过10MB

• 文字支持：彩色/灰度图像中的中文、英文等常见语言文字

文件说明

主程序文件整合了系统的三大核心处理能力：首先通过图像分析和特征识别算法定位文字区域边界；随后运用图像增强技术对检测区域进行质量优化处理；最终实现字符级别的精准分割与标准化输出，完成从原始图像到OCR就绪字符图像的全流程自动化处理。