随着计算机多媒体技术的快速发展,利用计算机智能化处理文字信息成为必然趋势。文字的传统载体是纸质,将纸质文字转化成计算机文字常用的处理流程是：图像的获取,图像的校正处理,文字OCR识别。由于受到拍摄设备本身和拍摄环境的影响以及拍摄图片本身对光线的吸收和反射不同,使得图像光照不均的现象普遍存在,也使光照不均文本图像的校正处理成为提高OCR文字识别的瓶颈。本文以光照不均文本图像为研究对象,以改善图像质量,彻底分离目标点和背景点为研究思路,以提高识别率为最终目的,以图像增强,图像二值化,图像去噪三类图像质量校正方法为处理手段,展开分析与探讨。本文首先介绍了文本图像校正算法的研究现状、技术应用领域。针对本课题的主要处理对象光照不均文本图像,进行了从存在形式到可处理性的分析。接着,针对现有的三种图像质量校正处理——图像增强,图像二值化,图像去噪,从方法的实现和各个方法的优缺点进行分析,为本文方法的提出奠定基础。在以上分析的基础上,本文提出了基于区域的光照不均文本图像校正方法。首先,通过基于邻域法改进的增强算法,拉大背景点与目标点差异。其次,分析该类文本图像的特征,采用投影算法实现图像的区域分类；对于区域分类后的页白区域和均匀区域采用全局校正处理；对于阴影区,结合评定图像质量的特征参数,进行局部校正处理,实现背景与目标的彻底分离。最后,分析噪音分布特点,采用邻域去噪法纠正误判像素点。实验结果表明：该算法能有效的分离光照不均文本图像的目标点和背景,处理后的效果图可用于阅读和提高OCR系统识别率。文章最后总结了本文算法的优缺点以及对进一步改进的方向。