结合形态结构和BP神经网络的盲文字符识别

摘要

提出一种基于字符形态结构和BP神经网络的盲文字符识别方法。结合OTSU算法和数学形态学运算实现盲文图像的二值化,通过Canny算子和Hough变换校正盲文图像的旋转畸变;鉴于盲文字符的点位形态结构特征,交替采用形态学膨胀与腐蚀运算处理校正后的盲文图像,确保点位结构的全连接性,通过像素投影法提取盲文字符区域,并结合BP神经网络算法识别盲文字符。结果表明,在40幅测试图像上获得高于95%的盲文字符识别准确率。