1、目前光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)的研究越來(lái)越成熟，壓印凹凸字符屬于光學(xué)字符的范疇，但由于其自身的特點(diǎn)，它的處理流程與光學(xué)字符不完全相同。在本文中，參考國(guó)內(nèi)外圖像處理領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，做了以下內(nèi)容的研究:
　　預(yù)處理部分采用基于圖像引導(dǎo)濾波算法處理低質(zhì)量的壓印字符。通過(guò)引導(dǎo)圖像對(duì)輸入圖像的指導(dǎo)作用，使輸出的圖像在細(xì)節(jié)上更完善。與傳統(tǒng)的均值濾波算法相比，在增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)，不會(huì)對(duì)邊緣有用信息造成削弱，故而可以更好的平滑字符圖像。
　　利用滴

2、水算法對(duì)粘連的壓印字符進(jìn)行切分。原理即是模擬水滴下落的過(guò)程切分字符，其中最重要的是起始點(diǎn)與切割路徑的確定。通過(guò)優(yōu)化算法改善這些問(wèn)題，首先探測(cè)切割起始點(diǎn)時(shí)采用逐行掃描探測(cè)的方法，將找到的偽切割點(diǎn)排除。其次，在字符粘連區(qū)域滴落時(shí)選擇走中心線。通過(guò)優(yōu)化設(shè)計(jì)算法解決滴水分割中的兩個(gè)問(wèn)題:其一是，當(dāng)探測(cè)點(diǎn)達(dá)到數(shù)字粘連區(qū)域時(shí)，保證分割線路可以貫穿并且平分公共粘連的黑色像素區(qū)域;其二是，當(dāng)探測(cè)點(diǎn)處于數(shù)字輪廓的邊界時(shí)，保證切割路徑是在探測(cè)到的邊界點(diǎn)處垂

3、直向下，而不是一直貼著輪廓。通過(guò)對(duì)多組樣本進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)，優(yōu)化滴水算法效果較好，證明了本算法的有效性。
　　采用HOG算法和SVM結(jié)合的方法對(duì)壓印字符進(jìn)行特征提取和識(shí)別。首次將HOG算子用于壓印字符的特征提取，然后送入SVM分類器，將分類器中的三種核函數(shù)對(duì)應(yīng)的識(shí)別率分別做了比較，選取徑向基核函數(shù)，并通過(guò)多組樣本的處理，驗(yàn)證其具有較好的識(shí)別率。利用Matlab開(kāi)發(fā)工具實(shí)現(xiàn)了上述圖像的處理算法并給出了各個(gè)步驟的處理結(jié)果，本文的研究成果，