基于MATLAB的字符识别系统与骨架细化源码

资 源 简 介

本项目提供了一套完整的MATLAB字符识别算法源码实现，专门针对数字图像处理初学者设计，详细演示了从原始图像到最终字符识别的全过程流程。系统核心功能涵盖了完善的图像预处理环节，首先通过灰度化和对比度增强处理将原始彩色图像转换为标准灰度形式。在平滑处理步骤中，利用空域滤波技术有效柔化边缘并消除高频噪声。去噪模块结合了中值滤波与形态学开闭运算逻辑，能够确保在保留字符主体特征的同时彻底清除背景中的孤立噪点和干扰。项目重点实现了经典的图像细化算法，通过迭代剥离算法将字符笔画精确缩减为单像素宽度的中轴骨架，极大地方

详 情 说 明

基于MATLAB的字符识别系统开发套件（含预处理与骨架细化）

项目介绍

本项目是一套完整的基于MATLAB的字符识别算法实现方案，旨在为数字图像处理初学者提供一个清晰、直观的学习框架。该系统实现了从原始图像输入、图像预处理、形态学优化、笔画细化到最终模板匹配识别的全流程。相比于复杂的深度学习模型，本项目侧重于基础图像处理算法的应用，通过模块化的代码结构展示了字符特征提取与匹配的经典数学逻辑。

功能特性

• 全流程演示：涵盖了图像处理领域最基础且核心的环节，包括空域增强、滤波去噪、二值化分割、形态学运算、骨架提取及分类识别。
• 骨架细化逻辑：实现了高效的迭代细化算法，将字符笔画压缩至单像素宽度，极大简化了字符的几何结构特征。
• 鲁棒的预处理：集成对比度增强与中值（高斯）平滑技术，有效应对图像中的环境噪声。
• 自动化分割：系统可根据连通域特征自动定位并切分图像中的具体字符个体。
• 可视化输出：直观展示处理过程中的每一个中间步骤，方便用户对比各阶段算法对图像的影响。

实现逻辑说明

本系统主要驱动逻辑（对应主函数实现）分为以下六个核心阶段：

1. 数据获取与格式转换 系统首先模拟输入环境，通过在不可见画布上绘制字符并捕捉帧数据的方式生成模拟图像（也可通过读取外部图像资源实现）。生成的彩色图像通过加权平均法转换为标准灰度图像。

2. 图像增强与平滑 利用对比度调整技术（imadjust）扩大像素值的映射范围，提高字符与背景的区分度。接着，应用5x5的高斯低通滤波器对灰度图进行平滑处理，在保持字符轮廓的同时滤除高频扫描点噪声。

3. 阈值化分割与形态学去噪 采用大津法（Otsu's Method）自动计算全局最优阈值，将图像转换为黑白二值形式。随后，通过形态学“开运算”移除细小孤立点，通过“闭运算”填充字符内部的微小空洞，最后利用空洞填充算法确保字符主体的连贯性。

4. 字符骨架细化 这是本系统的核心环节。利用迭代剥离算法对二值化后的字符进行无限次细化操作，直至字符边缘逐渐向中轴线收缩，最终形成由单像素宽度构成的骨架图像。这一步能有效消除笔画粗细不均对识别带来的干扰。

5. 字符切分与归一化 基于连通域标记法（Connected Components）搜索图像中的目标区域，并利用边界框（Bounding Box）将每个字符提取出来。所有提取出的字符图像均被等比例缩放至统一的32x32像素大小，以确保后续特征向量的维度一致。

6. 模板匹配与识别 系统内置一个辅助函数用于生成0-9数字的标准骨架模板库。识别过程中，系统计算待识别字符图像与所有模板图像之间的二维相关系数（Correlation Coefficient）。系统选择相关度最高（即距离度量最小）的模板对应的数字作为最终识别结果。

关键算法与技术细节

• 高斯滤波：通过空间卷积算子实现图像平滑，有效抑制传感器引入的白噪声。
• 迭代细化 (Thinning)：利用形态学腐蚀与击中击不中变换的原理，在不改变物体拓扑连通性的前提下获取中轴骨架。
• 连通域分析：提取区域属性（Area, BoundingBox），不仅实现了自动切分，还通过面积阈值过滤掉了微小的噪点干扰。
• 归一化互相关 (NCC)：作为一种经典的相似性度量方法，该算法通过统计学相关性来判断字符形状的相似度，对平移和一定程度的形变具有鲁棒性。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2016a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox (图像处理工具箱)
• 硬件配置：普通办公级PC即可，算法经过优化，具有较高的运行效率

使用方法

1. 打开MATLAB软件。
2. 将系统所有相关的代码文件所在的文件夹设置为当前工作路径。
3. 运行主程序函数。
4. 程序将自动弹出一个多子图窗口，展示从原始图像到识别结果的六个关键步骤视图。
5. 在MATLAB命令行窗口中可直接查看识别出的最终文本字符串。