基于邻域扩展的模板匹配算法

摘要

模板匹配是OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)中常用的方法,其算法的效率与模板特征提取的复杂度和模板的规模大小有关.介绍的方法针对西文印刷字体识别,其原理是对特定字体下的字符的二值图像建模,并将模板缩放至固定大小,进行识别时需将提取出待识别字符的二值图像,同样缩放至模板大小,然后遍历模板,比对各字符的图素值,统计相同图素值的数量,对于不同的图素,在其8邻域内考察模板和待识别图片,若同时击中,则将其同样计入相同图素的数量,在遍历完整个模板后,选择匹配度最高的模板标签作为识别的结果.实验表明,该方法有较快的运行速度和较高的识别率,在字符识别应用中有一定的实用价值.