1、伴隨著科學技術的快速發(fā)展，具有拍照功能的智能手機等多媒體終端產品也得到廣泛普及，這使得人們獲得日常生活中的自然場景圖像更加容易，同時自然場景圖像的文本提取和識別有著廣泛的應用前景。
　　本文將以拍照獲得的醫(yī)學化驗單為例，融合化驗單的先驗知識，針對自然場景圖像的模板匹配、文本定位以及識別技術進行研究，并搭建一套完整的文字識別系統(tǒng)。本文具體工作內容如下：
　?。?）提出基于特征的模板匹配算法并實現，以確定待測樣本對應的模板。該算

2、法通過對化驗單的樣本和模板進行版面分析，得到樣本和模板的版面特征。在進行模板匹配時，通過計算樣本與各個標準模板之間的集合相似度，相似度最大的類別則作為樣本所歸屬的類別。本文提出的模板匹配算法，能夠在鏡頭畸變因素的干擾下改善模板識別的準確率。
　?。?）改進文本定位算法并實現，對樣本中待識別的文字區(qū)域進行文本定位及識別。改進的算法能夠自適應搜索待識別區(qū)域，獲得化驗單各個具體項目的最佳定位坐標，進而對已定位的文本進行識別。本文提出的改

3、進的文本定位算法，能夠更加精準地獲得待識別文字的坐標位置。
　　（3）在新的模板識別算法和改進的文本定位算法的基礎上，本文采用分布式架構方案，設計實現了一套完整的文字識別系統(tǒng)。系統(tǒng)包括圖像錄入、圖像存儲、圖像處理、識別結果顯示等模塊。本文所采用的分布式方案能夠提供并行工作和負載均衡處理的能力。
　　測試結果表明，本文設計的模板匹配算法和改進的文本定位方法具有95％以上的字符識別準確率，達到了預期要求，本系統(tǒng)能夠成功應用于工程