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(wú)法解決的字符間因重疊而無(wú)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