嵌入式系统中的印刷体数字识别技术

"嵌入式印刷体数字识别" 在嵌入式印刷体数字识别这一领域，本科毕业论文深入探讨了如何构建一个系统来自动识别印刷体数字。系统的关键步骤包括图像采集、预处理、特征提取以及字符识别。这些过程都是为了在嵌入式环境下有效地识别图像中的数字。 图像采集阶段，系统利用了COMS（互补金属氧化物半导体）图像传感器来捕获数字图像，并将捕获的图像转化为灰度数组，便于后续处理。COMS传感器因其体积小、功耗低，常被用于嵌入式设备中，提供高分辨率的图像数据。 图像预处理是提高识别准确性的关键步骤。预处理主要包括三个环节：图像的二值化、归一化和细化。二值化是将图像转换为黑白两色，采用最大类间方差法确定最佳阈值，以便区分图像中的数字和背景。归一化则是将图像调整到统一尺寸，保证不同大小的数字在识别时有相同的表示。细化算法，如Hilditch算法，用来细化图像中的线条，减少噪声并突出数字的轮廓。 特征提取是识别的核心部分。论文中采用的是结合网格特征和交叉点特征的方法来描述数字。通过这种方法建立数字的标准特征库，每个数字都有其独特的特征向量表示。 字符识别阶段，采用模板匹配算法。待识别的数字经过预处理后，将其与预建的数字特征库中的模板进行比较。通过计算待识别数字与每个标准数字模板特征向量的加权距离，选择最接近的特征向量对应的数字作为识别结果。这种基于模板匹配的方法能够有效提高识别率，同时具备一定的抗噪能力。 关键词涵盖了印刷体数字识别的各个方面，如预处理、特征提取、模板匹配和嵌入式系统实现。这表明论文不仅关注理论方法，还涉及实际的系统构建。实验结果证明，该嵌入式印刷体数字识别系统是可行的，且识别效率和抗干扰性能均较为出色。 总结起来，这篇论文提供了关于嵌入式环境下的印刷体数字识别的全面介绍，包括了从图像采集到识别的全过程，以及采用的具体技术，如COMS传感器、二值化、归一化、细化算法、特征提取和模板匹配。这些技术对于理解并开发类似系统具有重要参考价值。