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1.4.4 数据输出
数据输出就是，将需要处理的数据输入到计算机中，利用计算机对其进行相关的技术处理，得到一个结果，并使这个结果按照用户要求的形式输出。在字符识别系统中，数据输出就是在使用计算机对由输入设备获取到的图像进行图像预处理、图像分割、字符识别等一系列处理后，将识别结果按要求输出到显示界面或是其他接收设备。在本课题要求将识别结果输出到显示界面。
1.5 课题研究的主要内容
本课题以自由手写体数字为研究对象，将瓷砖表面的手写体数字标记作为实例，利用模板匹配方法，实现对手写数字字符图像的定位与识别。
本文主要研究内容有：
（1）图像预处理
对图像进行获取，将获取到的数字图像进行灰度变换，检测出边缘并进行噪声滤除等处理，方便后续的标识切割。
（2）标识切割
对预处理后的图像的行和列方向像素灰度值做累积，利用峰值或谷值等一些极值点将标识部分切割出来。
（3）标识识别
使用预处理后的样本作为匹配模板，将待识别样本与模板进行匹配，识别出标识并在界面输出显示。
1.6 本文的组织结构
第一章：绪论。概述课题研究的背景及意义，简介图像预处理与字符识别问题的研究现状和本论文的结构安排。
第二章：图像处理主要方法研究分析。查阅了图像预处理、特征提取相关领域的大量文献资料，对现有的图像预处理和特征提取相关技术进行了详细综述。
第三章：基于模板匹配的手写字符识别。对模板匹配概念进行了概述，对基于灰度的模板匹配和基于特征的模板匹配方法进行了详细综述，并比较两者的优缺点。
第四章：MATLAB仿真实验。给出了课题所要求设计的识别系统各环节的主要流程、每个环节的仿真结果以及字符识别的结果与识别率。
2 图像处理主要方法研究
在第一章提出图像处理与字符识别概念的基础上，本章将对图像预处理以及特征提取的各环节的处理算法及原理进行详细的综述，根据原理结合实际应用选取合适的图像预处理算法。
2.1 图像预处理
摄像头或是扫描仪将写在纸质或是其他媒介上的手写体字符进行获取的过程，完成了将实体图像转换为模拟信号，之后还需要利用模数转换装置将模拟信号转换成数字信号，并将它输入到计算机中。在这整套操作过程中，纸张或是媒介表面的是否光洁、油墨是深是浅、手写质量是好是坏等，都会影响图像质量，很容易就会造成字型的畸变；图像获取、图像输入环节，系统硬件本身会给图像带来噪声，模数转换过程也会产生噪声干扰。噪声干扰不仅会破坏图像的质量，而且还会影响系统对字符的识别，降低字符识别精度。因此，在对字符进行识别之前，需要对获取到的图像进行预处理。
2.1.1 灰度变换
图像数组数值与图像的像素颜色之间存在一定的关系，在MATLAB的图像处理中，图像的类型可以依照这个定义关系大致分为5类：真彩（RGB）图像、灰度图像、二值图像、索引图像以及多帧图像。本课题使用摄像头获取到的图像都是真彩图像，由于一些干扰因素的存在，真彩图像往往很难进行图像分割，因此要求我们将真彩图像转化成灰度图像
对图像进行灰度变换是为了改善图像质量，让图像中的信息能够清晰显示。对图像进行灰度变换就是将原RGB图的每个像素的灰度值都进行更改，从而将其转换成灰度图像，以方面后续进行图像分割。由图像获取得到的数字图像，它的每一个像素都与一个灰度值一一对应，现假设原图像像素的灰度值与处理后的图像像素的灰度值分别为 和 ，则灰度值增强表示为：
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