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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

近年来，随着计算机的迅速发展，模式识别技术不断取得新的进展，大大改善了人机之间的信息交互能力。计算机文字识别是模式识别的一个重要分支，它包括 数字字符识别、西方文字字符识别、东方文字字符识别。数字字符识别和英文字符 识别研究最充分，识别方法比较成熟，识别率也比较高；而东方文字字符识别比较困难，其中汉字字符识别是文字识别中最困难的部分。

汉字识别是用计算机自动辨识印刷在纸上或人写在纸上的汉字，学科上属于模 式识别和人工智能的范畴。汉字识别涉及到模式识别、图像处理、人工智能、形式 语言与自动机、模糊数学、组合数学、信息论、中文信息处理等学科，也涉及到语言文字学、心理学、仿生学等，是一门综合性技术。 计算机文字识别是使汉字和其它字符高速自动输入计算机，解决了汉字信息处 理系统中手动输入效率低这一关键问题的理想途径，是办公自动化不可缺少的文字 自动输入手段，是智能计算机智能接口的重要组成部分。同时联机手写汉字识别是 一种很方便的汉字输入方式，而且字符图像经识别后形成的代码，在信息量上减少了百分之九十九以上，对信息压缩和传输有重要意义。

汉字识别是一种难度非常大的模式识别。这是因为：从客观上讲，汉字是一种特殊的模式集合，其模式种类很多，结构非常复杂，有的模式又十分相似，加上印刷质量与干扰的影响，以及人们在书写时的随意性使字形不够规范等原因，都使得汉字字符的识别十分困难。

2. 研究的基本内容

1.静态图像不同文字提取的处理流程:

（1） 人工文字：

人工添加的文字一般来说有以下几个特点，文字大小固定，色调单一并且相对于背景色更为鲜明，分布较为集中，排列方式一般为横向或纵向。针对以上几个特点设计相应方法。具体实现：图片预处理，包括灰度化，二值化，实现基于二值化聚类的图像文字提取。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

4. 参考文献

[1]姚聪.自然图像中文字检测与识别研究[d].华中科技大学,2014