基于Android的光學(xué)字符識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著Android手機(jī)平臺(tái)的普及和信息化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，利用手持設(shè)備高效地將文檔信息錄入已經(jīng)成為一個(gè)亟需解決的問題，其關(guān)鍵技術(shù)光學(xué)字符識(shí)別在手機(jī)上的應(yīng)用日益受到人們重視。本文所做工作正是針對(duì)這一問題而展開。本文設(shè)計(jì)的Android平臺(tái)光學(xué)字符識(shí)別通過手機(jī)攝像頭拍攝的方式將紙質(zhì)的文檔以圖像的形式錄入手機(jī)，通過與Android NDK編程結(jié)合的預(yù)處理、特征提取及模版匹配等一系列的處理，獲取與錄入圖像對(duì)應(yīng)的電子文本輸出。
　　 本文主

2、要研究?jī)?nèi)容如下:
　　 (1)前期預(yù)處理算法對(duì)比選取。對(duì)比四種常見噪聲的領(lǐng)域平均法和中值平均法去噪效果，選出灰度化及去噪分別采用加權(quán)平均法及3×3中值平均法。
　　 (2)光照補(bǔ)償及二值化研究設(shè)計(jì)。針對(duì)同態(tài)濾波算法進(jìn)行研究，最終選取避免參數(shù)調(diào)整的改進(jìn)的同態(tài)濾波算法進(jìn)行光照補(bǔ)償，比較了兩種全局閾值和兩種局部閾值算法，選擇補(bǔ)償圖像處理效果較好的Bernsen算法進(jìn)行二值化處理。
　　 (3)傾斜字符校正、字符分割及歸

3、一化分析確定。研究文本圖像中較常出現(xiàn)的旋轉(zhuǎn)與水平傾斜，選取投影法方差最大與二階原點(diǎn)矩最大進(jìn)行檢測(cè)并進(jìn)行相應(yīng)的校正。研究找到了一種可以很好的處理垂直投影算法所無法解決的字符間因重疊而無法分割的問題的連通域搜索生長(zhǎng)算法。討論三種插值變換的歸一化算法，選取復(fù)雜度居中但能滿足實(shí)際要求的雙線性插值算法。
　　 (4)分類器及特征提取方案確立。對(duì)比研究?jī)煞N特征提取方式結(jié)構(gòu)特征和統(tǒng)計(jì)特征，其中，結(jié)構(gòu)特征區(qū)分相似字的能力較強(qiáng)，而統(tǒng)計(jì)特征抗噪聲和

4、干擾的能力較強(qiáng)，因此本文采用粗網(wǎng)格特征、寬度投影特征和筆畫密度特征的結(jié)構(gòu)與統(tǒng)計(jì)特征相結(jié)合的特征提取法。對(duì)比三種判定距離歐氏距離、馬氏距離和街區(qū)距離的優(yōu)缺點(diǎn)選定歐氏距離為判定函數(shù)。
　　 (5)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)Android平臺(tái)光學(xué)字符識(shí)別。結(jié)合Android NDK技術(shù)，利用Java Native Interface接口，在windows系統(tǒng)下，利用jdk6.0、Eclipse SDK-4.3-win32、android-sdk r06