关于神经网络在胶片字符识别中的应用研究

简介：
本研究探讨了神经网络技术在胶片字符识别领域的应用效果，通过分析不同模型对老旧胶片文字信息的辨识能力，旨在提升历史文献资料的数字化水平与准确性。 数字化胶片字符识别系统智能化的核心技术在于数字图像处理的运用。一方面，该技术能够改善成像胶片的质量，并使其中的文字信息更加清晰，便于定位与分割；另一方面，则能生成高质量、高分辨率的数字化文字胶片，从而构建出准确率更高的数据库，有助于最终实现高效的字符识别过程。 BP神经网络是这一系统智能化的关键组成部分。一个高效运作的神经网络对于正确辨识输入的胶片字符至关重要。然而，正确的特征提取与精准的文字定位则是确保神经网络能有效工作的先决条件。因此，在设计数字化胶片字符识别系统时，各模块均需采用精确高效的算法。 在X射线胶片识别中，原始图像常受到随机噪声和分辨率低等问题的影响，这会妨碍后续的处理步骤。为解决这些问题，首先使用MATLAB读取采集到的图像信息，并通过一系列预处理操作如降噪、增强等改善其质量。接着根据像素分布与边缘变化范围确定文字的大致位置并分割出矩形区域。 将二进制编码应用于该矩形区域后，再以阈值进行字符切割，提取训练样本特征向量供BP神经网络学习使用；对于待识别的图像，则通过已训练好的模型来完成。由于RGB格式包含大量颜色信息，在处理速度和存储空间上可能存在瓶颈，因此需先转化为灰度图，并执行边缘检测、形态学操作等步骤。 最终在MATLAB2014a环境下设计出用户界面以展示结果。研究背景在于无损检测中射线成像与字符识别领域的现状及先进技术的应用探索；在此基础上选择了BP神经网络进行胶片文字识别系统的开发，该技术有望广泛应用于交通、医疗和化工等领域。 本段落的主要工作包括：一是在各种含有文字信息的胶片图像上收集大量数据以供训练测试使用；二是制定系统架构与研究策略；三是对获取的数据实施灰度化等预处理操作；四是建立基于分割后的字符库；五是搭建并反复优化BP神经网络模型直至能准确识别单个字符。最后，设计了GUI界面来展示实验结果。