女书是世界上最具性别意识的文字,这种由女性创造、女性使用的文字从文化层面上反映了女性的集体智慧。它是唯一尚存的不属于某个民族、不依托某种宗教的按性别划分的女性文字。由于年代久远,女书字符图像多数背景复杂,不易提取和分割。而在文档批处理扫描时,所获取的扫描图像也不可避免地会产生一定的倾斜。这两个问题严重影响了后续字符切分和识别等信息化处理的质量和效率。本文首先讨论了图像分割和倾斜校正中的常用算法,分析了这些算法在处理图像时的优点,同时指出了算法中存在的问题。而后本文重点研究了经典的LLT分割算法,分析了算法涉及的参数,指出了算法中存在的不足。为解决复杂背景下女书字符图像分割处理中存在的问题,本文提出了改进的LLT分割算法。改进的LLT算法首先对图像边缘像素点进行扩展,以减小分割时产生的误差。然后结合图像中各区域的灰度分布情况,提出了一种基于区域特点的自适应局部阈值计算方法。实验结果表明,在进行图像分割时,本文的改进算法与原LLT算法和经典的OTSU算法相比,去噪能力强,分割准确度高,且具有较强的适应性。为解决女书字符图像的倾斜问题,本文提出了改进的基于像素点的最小二乘法。算法同时考虑横纵坐标的误差值,并对字符粘连等进行相应处理以提高校正准确度。实验结果表明,本文提出的改进算法对于女书等倾斜图像的校正是有效的。