多场景文字识别与字符分割系统

资 源 简 介

本系统旨在实现针对多种复杂场景的文字图像识别与处理。在图书馆自动化管理场景中，系统能够实现索书号文字图像的精准定位、分割与提取。针对文字识别中的技术瓶颈，系统专门集成了粘连字符切分算法，通过分析字符的轮廓特征、宽度规律及投影分布，确保紧密连接的字符能够被有效分离，从而显著提升识别准确率。在交通管理领域，系统支持对彩色车牌图像进行色彩空间转换与背景分割，实现车牌字符的提取。对于商业应用场景，系统提供了商标文字分割模块，能够处理复杂背景下的文字提取任务。核心功能由文字识别主控函数及一系列子函数构成，其中包括专

详 情 说 明

基于MATLAB的多场景文字图像识别与分割系统

项目介绍

本项目是一套基于MATLAB开发的综合性文字图像处理系统，旨在解决不同复杂场景下的文字定位、分割与识别难题。系统集成了数字图像处理的前沿技术，能够有效处理图书馆索书号、交通车牌以及商业商标等多样化场景。通过自适应预处理、颜色空间变换、投影分析以及针对性的粘连字符切分算法，系统实现了从原始图像输入到单个字符特征提取的完整处理流程，特别在处理紧密连接的字符识别方面具有显著的技术优势。

功能特性

1. 多场景自适应：系统预设了三种典型场景模式，包括处理粘连字符的图书馆索书号场景、复杂背景下的商标文字场景，以及基于颜色特征识别的蓝色车牌场景。
2. 智能预处理：针对不同场景采用不同的策略，如基于HSV颜色空间的特定色域分割，以及基于大津法（Otsu's method）的自适应二值化处理。
3. 粘连字符切分：集成了一种基于宽度分布规律和垂直投影分析的切分算法，能够通过自动检测波谷点来有效分离相连的字符。
4. 精准定位：利用形态学闭运算和水平/垂直投影技术，实现文字行及单个字符的精准区域定位。
5. 结构特征建模：系统支持对分割后的字符进行拓扑结构分析，为后续的分类识别提供端点、交叉点等关键形态特征。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 工具箱需求：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。
3. 硬件环境：支持图形化显示的通用计算机。

使用方法

1. 环境配置：打开MATLAB，将当前工作目录切换至项目文件夹。
2. 场景切换：在主控逻辑中通过修改变量 scenario 的数值（1-3）来切换测试场景。其中 1 代表索书号模式，2 代表车牌识别模式，3 代表商标文字模式。
3. 运行系统：执行主函数脚本，系统将自动生成模拟测试图像并展示各个处理阶段的可视化结果，包括原始图、二值图、定位效果图及字符分割结果。

核心实现逻辑

1. 环境初始化与模拟：系统首先根据选择的场景动态构造测试图像。索书号场景通过在白底上绘制特定字符并人为制造粘连点进行模拟；车牌场景采用蓝色背景与白色文字合成；商标场景则在复杂的网格背景上绘制彩色字符。
2. 图像预处理：

• 颜色分割逻辑：在车牌场景中，系统将图像从RGB空间转换至HSV空间，利用蓝色在H、S、V三个通道的阈值范围（色调0.55-0.72，饱和度及亮度大于0.3）精确提取背景区域。
• 灰度化与二值化：在通用场景下，系统通过自适应阈值计算配合反色处理。
• 形态学净化：利用面积开运算消除图像中细小的噪声杂质。

1. 核心定位流程：

• 结构增强：利用 2x5 矩形结构元素进行闭运算，通过增强字符笔画的连贯性来辅助定位。
• 投影分析：计算图像的水平投影统计直方图，通过寻找能量分布大于最大值10%的索引区间来圈定文字所在的行范围。

1. 字符识别与切分：

• 连通域标注：使用 bwlabel 函数对目标行进行连通区域分析，提取每个疑似字符的边界框（Bounding Box）和面积特征。
• 粘连判定逻辑：系统自动计算当前行所有字符的平均宽度，若某个连通区域的宽度超过平均宽度的1.4倍，则判定为粘连字符。
• 分割点定位：针对粘连字符，系统会分析其垂直投影的能量分布，在字符中心区域（30%至70%宽度范围内）寻找垂直投影的最小值点作为最优分割位置，并执行图像切割。

关键算法分析

1. 垂直投影波谷检测法：这是系统中解决字符粘连的核心算法。由于两个字符连接处的像素密度通常低于字符主干，通过在特定范围内寻找垂直投影的极小值，可以找到最科学的物理分割线。
2. HSV色彩模型应用：相比于传统的RGB模型，系统在处理车牌时使用的HSV模型对光照变化更具鲁棒性，能够通过单一的色调（Hue）维度更稳定地剥离蓝色背景。
3. 动态特征提取架构：系统不仅停留在图像分割阶段，还通过循环机制对每一个被分割出的字符进行独立的结构建模。虽然代码片段中展示的是预备阶段，但其设计架构预留了对拓扑特征（如闭合回路、交叉点）的提取接口，为高准确率的分类器准备了高质量的输入数据。