有限集合污损汉字字符识别是汉字识别中具有重要意义的研究课题,它在汽车牌照字符识别、身份证件字符识别等方面发挥了很大作用。完整的印刷体汉字识别已经取得很好的成绩,但对于有污损的有限集合汉字字符识别,目前还很少有人做这方面研究,所以具有很大的研究价值和实用意义。本系统处理的对象是扫描得到的有一定程度污损的汉字,总共一百个样本,整个系统分为以下几个步骤:1、汉字图象的预处理。本系统的实验对象比较清晰,没有太多噪声干扰,所以用邻域(均值)滤波器进行平滑去噪,采用全局阈值法中的双峰法进行图像二值化,并根据图像的特点,对字符进行了大小和位置的线性规范化。2、在字符细化部分,提出了一种基于数学形态学的改进的细化算法。在形态学细化的基础上,提出了针对丁字部位笔划细化规则,解决了传统形态学细化存在的丁字笔划部位出现凹陷畸变的问题;还提出了端点-三岔点的跟踪消除算法,有效的消除了原算法细化后产生的毛刺。实验结果证明了此算法的有效性。3、字符的特征提取,简单介绍了常用的特征提取算法。在细化的基础上提取了字符的笔划数目及笔划间相互关系做为特征,并建立了特征向量矩阵。4、在识别阶段,本文采用了双层串行分类器结构,将有限字符集按结构的不同分为三类,即左右、上下和独立三类,并对左右和上下结构的字体按照标准部首进行粗分类,建立了子集。在细分类阶段,分三种情况分别在各类子字库中以待识别汉字或部首为基准按字符的特征向量矩阵进行匹配。本系统的训练和测试样本共一百个,所有的测试样本都有一定程度的污染,识别正确率为94%。