基于计算机视觉的带框手写数字串分割与识别研究开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

本课题的意义、国内外研究概况、应用前景阿拉伯数字是人们生活中进行交流必不可少的语言工具，随着一带一路的展开，世界全球化的日益加深，世界各国经济交流越来越频繁，即使有着多种多样的线上手段，线下的大量票务处理、邮政编码、财务报表、银行票据中都需要手写数字识别的应用。

如邮件分拣中，大量的信函分拣业务，对于分拣自动化中手写数字识别有了要求。

对于财务税务金融领域，包括支票，付款单越来越多。

2. 研究的基本内容和问题

研究的目标、内容和拟解决的关键问题1 .研究目标：本系统在研究手写数字识别理论和方法的基础上，对采集到的带格手写数字串图像进行定位格线、不同方法的图像分割等预处理，提取手写数字特征、并利用bp神经网络对其进行识别比较，寻找较佳的数字串分割方法，最终实现一个小型的基于计算机视觉的自动带格手写数字串分割与识别系统。

2 .研究内容：(1). 使用数码相机采集目标数字串图像，应当包含一定范围的表格，字符串尽量与图像边缘平行。

(2). 图像处理阶段,对采集图像进行二值化处理或其他方法处理取出干扰、对其进行格线的定位以及去除，将数字串内容提取出来。

3. 研究的方法与方案

技术路线、实验方案及可行性分析系统总流程为：(1).对于需录入图像进行小波去噪法出去背景噪音影响，二值化后，使其变为黑白的灰度模式。

(2).利用相关方法啊的取格线剔除格线，再对于数字串进行合理的分割，前述操作还可能设计了比划还原和字符归一化操作。

处理之后便于进行特征提取。

4. 研究创新点

特色或创新之处1． 定位表格线，去除表格线利用常用的最大方差阀值设定法祛除原始图像背景噪音。

投影法检测格线位置，便于祛除格线并保留数字比划。

对格线每一点的垂直截线长度建立长度统计直方图，确定格线宽度，取比平均线宽微宽值为阀值，将直线上小于该阀值的点去除，得到了祛除格线的二值化图像。

5. 研究计划与进展

研究计划及预期进展1月15日至1月22日 1周准备设计相关文献资料，学习相关方法与编程应用准备，1月22日至2月11日 3周时间完成图像采集，图像预处理，定位格线相关算法，2月12日至2月25日 2周时间完成数字串切割算法的设计与调试，2月26日至3月18日 3周时间完成数字特征提取以及BP神经网络的训练与调试，3月19日至4月1日 2 周时间达成具有一定识别率的系统，预订功能初步实现，4月2日 至4月8日 准备中期答辩并调试改进系统相应算法功能。

前期计划如未完成依次推延，预计会在数字串切割与特种提取和BP神经网络的搭建遇到困难，需要与指导老师沟通。