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使用标准模板匹配识别算法对图像中的字符进行识别时,图像中的背景噪声会导致识别准确率较低。为了提高识别准确率,提出一种基于分布加权的模板匹配识别算法,在获取图像与模板在对应的各个像素点上的匹配情况后,根据点间距分别对匹配点和不匹配点进行聚类,将聚集在一起的点划分到同一个分组中,根据聚类结果对不同组内的点设置不同的权重值,再计算图像与各个模板的匹配度,将匹配度最高的模板代表的字符作为识别的结果。实验结果证明,此算法提高了对有背景噪声的字符图像进行识别的准确率。