自然环境中通常包含大量的文字信息，比如商店招牌、道路标牌、警示牌等，这些文字信息对环境的感知起到很重要的作用。近年来，高性能便携式的移动终端产品得到迅猛地增长，尤其是具有拍照功能的智能手机地普及，为人们更加方便、快捷地获取场景中的文字信息提供了有效的途径。在自然场景中，图像背景往往比较复杂，同时文字颜色、大小、排列等也各有不同。这些因素使得自然场景的文字处理比较困难。在自然场景文字处理系统中，主要包含文本检测和文本识别两大模块。本文针对智能手机平台的特点，对这两方面分别进行了研究，并在两种不同平台的智能手机上分别开发了完整的自然场景文字处理系统。主要研究内容如下：1．基于边缘和SWT(笔画宽度变换)的文本检测方法考虑到自然场景文本的边缘和笔画特点，以及移动终端硬件资源的限制，本文研究了一种基于边缘和SWT的快速且准确率较高的文本检测方法。2．基于多特征的场景文本识别方法通过文本定位得到文本区域后，首先对文本区域进行切分，得到单个的字符区域。然后，针对现有算法时间效率较差的特点，本文尝试了基于多特征的场景文字识别方法，这种方法提高了文字识别的时间效率。3．基于智能手机的场景文字综合处理系统的实现本文在Android和Windows Phone平台上各实现了一套完整的场景文字处理系统，该系统包含有文本检测、文本识别、文本即时翻译、语音朗读、短信发送的功能。