由于使用条件和输入习惯等限制,部分中老年人不能适应电子面单的寄件方式,乡村和落后地区仍然需要使用手写快递单。在此背景下,本文研究基于OCR技术实现快递单手写中文地址的识别,将整个识别流程分为字符提取、字符识别、后处理三个部分进行算法研究,然后整合算法研究结果对基于OCR的快递单手写中文地址识别系统进行设计。字符提取中,本文提出基于阈值分割的快递单定位方法和基于投影法的手写中文地址字符提取方法,采取先定位快递单再提取地址字符的策略实现字符提取。基于阈值分割的快递单定位方法主要包括灰度化、阈值分割、形态学处理和连通域选择四个步骤。在阈值分割步骤中,针对Otsu算法分割精度不够高、弱光照条件下容易发生误分割的问题,本文提出一种基于双阈值Otsu算法的快递单分割算法,对比其他算法,得到了分割精度更好的结果,并且对光照强度变化适应性更强。基于投影法的手写中文地址字符提取方法主要包括倾斜校正、表格提取、地址文本行提取和字符切分四个步骤。在字符切分步骤中,针对垂直投影字符切分算法切分正确率不高的问题,本文根据汉字书写的特点和字符切分错误产生的原因,采取先过切分,再以字符宽度均值为基准进行字符重组的方法,对垂直投影字符切分算法进行改进,有效提高了字符切分正确率。字符识别中,为了提高地址识别的正确率,针对中文地址中存在高频字符的特点,以及公开数据集样本多样性不足的问题,提出了一种适用于手写中文地址字符识别的数据增强方法。该方法根据中文地址中各类字符出现频率的不同对数据集进行扩充,在丰富数据集样本多样性的同时,使高频字符得到更多的训练,从而提高地址字符识别正确率。后处理中,主要是对前两个处理过程可能出现的错误进行纠正,提出了一种适用于手写中文地址误识别的后处理方法,该方法分为判别和校正两个步骤,分别对两个步骤进行了算法设计。在判别步骤中,设计了一种基于正向最大匹配分词的误识别地址判别算法。在校正步骤中,设计了一种基于模糊匹配的误识别地址校正算法,该算法综合三种不同模糊匹配算法的优势对误识别地址进行模糊匹配校正,兼顾效率和正确率。在证实上述算法的有效性后,对快递单手写中文地址识别系统的硬件部分与软件进行了相应的设计。对系统进行测试,测试结果显示本系统识别正确率达到95.9%,满足识别要求,可以有效替代人工录入。本文研究结果在做简单调整后,可以应用到电子面单、其他类型单据、名片的识别中。