基于投影法的字符分割系统

资 源 简 介

本项目提供了一套完整的MATLAB程序源码，旨在通过投影法实现图像中字符的自动化分割处理。该功能的核心原理是利用字符区域与背景区域在像素分布上的显著差异。程序首先对输入的原始图像进行预处理，包括灰度化转换、中值滤波去噪以及二值化操作，将目标字符变为白色而背景变为黑色。随后，系统分别进行垂直投影和水平投影分析。在垂直投影阶段，通过统计图像每一列的白色像素点总数，生成一维投影向量，通过寻找投影向量中连续不为零的区间来确定每个字符的左右边缘。在水平投影阶段，通过统计每一行的像素分布来进一步精确定位字符的上下边界

详 情 说 明

基于投影法的字符分割MATLAB系统

项目介绍

本资源提供了一套基于MATLAB开发的字符自动分割系统。该系统核心采用投影法（Projection Method），主要针对具有清晰背景和字符分布的图像进行处理。通过对图像像素在水平和垂直方向上的分布规律进行统计分析，系统能够精确识别并切分出独立的字符个体。该系统特别适用于车牌识别前置处理、印刷体文档解析、物流单号提取以及自动化验证码识别等多种计算机视觉应用场景。

功能特性

1. 自动化集成流程：系统涵盖了从图像输入、预处理到多维投影、定位分割及结果展示的完整闭环流程。
2. 稳健的预处理：集成了中值滤波、大津法（Otsu）自适应二值化以及形态学优化操作，能有效对抗随机噪声和光照不均的影响。
3. 双向投影定位：采用先垂直后水平的二级扫描机制，不仅能区分不同字符的左右间距，还能精确定位每个字符的上下高度，去除多余空白和边框干扰。
4. 自适应阈值选择：分割点检测基于图像自身像素分布的最大值动态计算（默认取峰值的5%作为过滤阈值），对不同对比度的图像具有良好的普适性。
5. 直观的可视化界面：程序运行后会同步生成原始图、预处理效果图、投影分布图、定位包围框及最终切割出的字符分量图，方便调试与验证。

系统要求

1. 运行环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 所需工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
3. 硬件建议：标准桌面计算环境即可流畅运行。

实现逻辑与功能说明

1. 图像获取与合成

程序首先尝试获取输入图像。代码内置了合成图像生成逻辑，能够构建一张150x600像素的模拟灰度图，其中包含五个特定的空心字符块（代表A、B、C、1、2等模拟对象）。同时，系统会在图像中加入强度为0.1的随机噪声和光照偏移，以测试分割算法在非理想环境下的表现。

1. 图像预处理阶段

针对彩色输入，系统会自动执行RGB到灰度的转换。随后，利用3x3窗口的中值滤波（medfilt2）滤除孤立噪声点。在二值化处理中，利用graythresh计算全局自适应阈值，将图像转为黑白。最后，通过形态学闭运算（imclose）连接字符内部的细小断裂，并配合开运算（imopen）平滑边缘。

1. 垂直投影与区间提取

这是确定字符左右边界的关键步骤。程序对二值化图像的每一列进行像素求和，生成垂直方向的一维向量。基于该向量，系统设定一个自适应阈值（最大像素计数的5%），筛选出所有超过阈值的有效列索引。通过计算这些索引的连续性（利用diff函数），系统可以识别出多个独立的字符区间，并记录每个区间的起始和结束x坐标。

1. 水平投影与高度精修

为了消除字符上下的多余背景，系统对垂直分割出来的每一个子区域分别进行水平投影分析。通过统计每一行的像素和，确定字符在垂直方向上的分布。选取第一个和最后一个超过阈值的行索引，从而精准裁切出字符的紧致矩阵。分割出的每一个字符图像都会被存储在一个独立的元胞数组（cell array）中。

1. 结果展示与数据输出

系统通过MATLAB的subplot功能将处理过程可视化。输出结果包括：

• 读取或生成的原始图像。
• 经过滤波与形态学优化后的二值化掩模。
• 垂直投影曲线图，其中红虚线标志着当前的自适应分割阀值。
• 在原始图上绘制绿色矩形框（Bounding Box），标注定位到的每个字符。
• 窗口底部展示前8个被成功提取的独立字符子图。
• 命令行窗口会打印出最终检测到的待识别字符总数。

算法细节分析

1. 噪声处理：中值滤波的使用确保了投影向量不会因为散点噪声产生错误的“虚假波峰”。
2. 阈值计算：v_thresh = max(v_proj) * 0.05 这种动态比例法比固定阈值更灵活，能适应不同文字粗细和图像亮度的变化。
3. 矩阵操作：利用sum(bw_img, 1)和sum(bw_img, 2)高效地在矩阵层面实现投影计算，充分发挥了MATLAB的向量化运算优势。
4. 容错处理：当v_indices为空时，系统会抛出错误提示，防止后续空循环导致程序由于数据输入问题而崩溃。

使用方法

1. 将所有代码文件放入MATLAB的当前工作文件夹中。
2. 点击MATLAB工具栏的运行按钮或在命令行窗口输入函数名运行程序。
3. 系统将自动执行模拟数据生成、处理及分割流程。
4. 若需处理真实图像，可将代码开头的合成图生成部分替换为标准的imread读取操作。
5. 观察生成的Figure窗口，确认分割精度是否满足需求。