[发明专利]一种基于多分类器集成的图像文字识别方法

摘要

本发明提供一种基于多分类器集成的图像文字识别方法，将彩色的待识别图像转换为灰度图像；对灰度图像进行二值化处理，并将包含文字信息的图像区域分割出来；将每个汉字从整块文字图像中分割出来；提取每个汉字的网格特征和方向特征；采用最小距离分类器，选用笔画密度总长度特征来进行第一层的粗分类；采用最邻近分类器，分别选用外围特征、网格特征和方向特征相结合来完成第二层的分类匹配。本发明的优点包括：文字识别既有较强的抗干扰能力、又有较强的描述文字局部结构的能力，而且受笔画宽度的影响较小；采用了最小距离分类器、最临近分类器互补结合的分类器集成技术，使系统更具可靠性；能够智能识别文字，提高系统的适应性并且识别率高。

主权项

一种基于多分类器集成的图像文字识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：将彩色的待识别图像转换为灰度图像，若待识别图像本身为灰度图像则省略本步骤；S2：对得到的灰度图像进行二值化处理，并将包含文字信息的图像区域分割出来；S3：将每个汉字从整块文字图像中分割出来；S4：提取每个汉字的网格特征和方向特征；S5：采用最小距离分类器，选用笔画密度总长度特征来进行第一层的粗分类；S6：采用最邻近分类器，分别选用外围特征、网格特征和方向特征相结合来完成第二层的分类匹配。