手寫(xiě)體數(shù)字圖像的預(yù)處理過(guò)程

　　手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別（Handwritten Numeral Recognition）是光學(xué)字符識(shí)別（Optical Character Recognition，簡(jiǎn)稱OCR）的一個(gè)分支，主要研究利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)辨認(rèn)人手寫(xiě)在紙張上或電子設(shè)備的10個(gè)阿拉伯?dāng)?shù)字。手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別技術(shù)有很強(qiáng)的綜合性，涉及到圖像處理，模式識(shí)別，人工智能，模糊數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)決策理論，模糊數(shù)學(xué)，綜合數(shù)學(xué)，信息論，計(jì)算機(jī)等學(xué)科，并且在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、郵政系統(tǒng)、文獻(xiàn)檢索、票據(jù)處理、辦公自動(dòng)化等方面有著非常廣闊的應(yīng)用前景。

　　手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別雖然只有0-9十個(gè)字符，書(shū)寫(xiě)和筆畫(huà)結(jié)構(gòu)都比較簡(jiǎn)單，但識(shí)別困難在于不同人的書(shū)寫(xiě)樣式不同，而且數(shù)字的書(shū)寫(xiě)一般沒(méi)有上下文的關(guān)聯(lián)。脫機(jī)手寫(xiě)字符的識(shí)別一般從紙質(zhì)載體上采集字符，因而圖像預(yù)處理的結(jié)果將直接影響識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率，本文主要研究手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的預(yù)處理過(guò)程。

　　字符識(shí)別系統(tǒng)一般分為圖像預(yù)處理、特征提取、字符識(shí)別等模塊。預(yù)處理技術(shù)是手寫(xiě)數(shù)字字符識(shí)別中非常重要的一步，原始的待識(shí)別圖像在預(yù)處理時(shí)被轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)所能接受的二進(jìn)制形式。減少圖像冗余信息、濾出圖像中的噪聲為圖像預(yù)處理的主要目的，即在圖像預(yù)處理時(shí)，不但與圖像無(wú)關(guān)的信息要去捭，原圖像的特征還要盡量保留完全。

　　圖像預(yù)處理時(shí)得到的圖像信息越好越完整，后期進(jìn)行特征提取和字符識(shí)別時(shí)得到的結(jié)果越理想，如果圖像預(yù)處理的結(jié)果不理想，不僅會(huì)降低系統(tǒng)的識(shí)別率，而且也會(huì)影響判別的速度，從而降低整個(gè)系統(tǒng)的性能。對(duì)一般手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別技術(shù)，預(yù)處理一般包括二值化、平滑去噪、細(xì)化等步驟。