数字图像分割技术已经在各个领域得到了广泛的应用,但是对于碑帖图像文字分割的相关研究相对较少。本文以碑帖图像作为研究对象,结合图像处理、数学形态学和深度学习技术,提出了两种可行的碑帖图像文字切割方法。第一种是基于形态学的切割方法,第二种是基于目标检测的切割方法。基于形态学的切割方法运用数字图像处理技术和数学形态学运算方法,对图像做二值化投影,根据投影图像的坐标,将图像按列切割,再采用同样的方式,对每一列图像做行投影,以切割出每一个文字,最后对文字做降噪处理。由于图像尺寸、文字数量等各不相同,无法采用固定的形态学参数,本文提出了固定形态学参数自适应图像尺寸的算法。基于目标检测的碑帖图像切割方法,通过有监督的训练,获取碑帖图像文字的边框,实现文字的切割。本文通过多次预训练,将训练结果应用到新数据集,再经过人工校正,解决了数据集制作的问题。两种碑帖图像切割算法都能有效的进行碑帖图像文字的切割,特别是基于目标检测的算法,但该算法依赖于硬件算力资源,适用范围小,基于形态学的切割方法切割速度较慢,不依赖于硬件算力,适用性强。