中文手写信封地址块定位方法：85%准确率与低耗时

本文主要探讨了中文手写信封上目的地址块的定位问题，这是在2000年由清华大学电子工程系的研究人员薛君良、丁晓青、刘长松、钱伟威针对中国日益增长的信函业务需求，特别是邮政自动化的背景下进行的一项关键工作。他们注意到，尽管邮政分拣机能识别邮政编码，但手写地址的大量信息尚未被充分利用，尤其是对于复杂的中文手写字符。 论文首先强调了准确定位中文手写地址块的重要性，这是实现手写汉字识别的基础，因为直接识别手写地址依赖于先确定地址块的位置。与西方信封中地址相对集中且间距较大的情况不同，中文手写信封的特点使得传统的候选区域划分方法难以适用，因此他们提出了非候选方法，即直接从信封图像中提取目的地址块。 预处理是定位过程的关键步骤，包括噪声滤波、直线去除等环节。噪声滤波采用形态学滤波方法来降低二值图像的噪声水平，确保后续处理的准确性。对于文本图像中的噪声，这种方法可以有效地清除无关背景干扰。 接着，通过二值图像处理技术，提取出连通域，然后使用模式分类的方法区分文本特征和非文本特征，去除非文本的连通域，将剩余部分合并成文本行。这样做的目的是减少无效信息，提高定位的精度。 实验部分，研究者使用了500个实际采集自邮政分拣机的样本，结果显示他们的方法具有较高的提取率，大约达到了85%，而且在CPU时间方面表现优秀，平均耗时仅为3.7秒。这些数据证明了该方法的有效性和效率，对于提高邮政自动化系统的性能具有重要意义。 论文的关键词包括目的地址块、邮政自动化、中文手写信封和文本行提取，其研究得到了国家自然科学基金项目和国家“八六三”高技术项目的资助。这篇论文提供了一个实用的中文手写信封地址块定位算法，对于推动邮政自动化领域中手写汉字识别技术的发展具有重要价值。