基于特征匹配的MATLAB图形字母识别系统设计与实现

资 源 简 介

本项目开发了一个MATLAB图形字母识别系统，通过提取13维特征向量（包括几何与形态特征）进行精准匹配，实现对图形字母的高效自动分类与识别。

详 情 说 明

基于特征匹配的图形字母识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的图形字母识别系统，通过对输入的字母图像进行自动化特征提取与模式匹配，实现高效准确的字母分类识别。系统核心采用13维特征向量（结合几何特征与矩特征）描述字母形态，通过相似度计算与模板库比对完成识别任务，并支持结果可视化分析。

功能特性

• 图像预处理：自动完成图像二值化、噪声滤除、形态学优化等预处理操作
• 多维度特征提取：提取13维特征向量（面积、周长、离心率、Hu矩、Zernike矩等）
• 智能模式匹配：支持欧氏距离与相关系数两种相似度计算方法
• 批量处理能力：可同时对多张字母图像进行连续识别处理
• 可视化分析：生成特征对比图与匹配过程示意图辅助结果验证
• 置信度评估：输出0-1范围的匹配相似度评分作为可靠性指标

使用方法

1. 准备图像：将待识别字母图像（JPG/PNG/BMP格式）存放于指定文件夹
2. 配置参数：在主程序中设置图像路径、字符集范围等参数
3. 执行识别：运行主程序启动识别流程
4. 查看结果：获取字母分类结果、特征向量数据及置信度评分
5. 可视化查看：可选生成特征对比图表分析识别过程

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：至少4GB内存，支持基本图像处理运算

文件说明

主程序整合了系统的完整处理流程，包含图像读取与预处理模块、多维度特征提取引擎、模板数据库匹配机制以及结果输出与可视化生成功能，通过协调各子系统实现从图像输入到识别结果输出的端到端自动化处理。