图像字符识别方法研究文献综述

图像字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR)是指将印刷体或手写体的字符图像转换为可编辑文本的技术，它是模式识别、人工智能和计算机视觉领域的重要研究方向之一。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像字符识别技术取得了显著进步，并在多个领域得到广泛应用，例如车牌识别、文本识别、自然场景文字识别等。

本文将从图像字符识别的背景和意义出发，对图像字符识别技术进行全面的综述。

首先，介绍图像字符识别的基本概念、研究现状以及应用领域；其次，重点阐述传统的图像字符识别方法和基于深度学习的图像字符识别方法，并分析其优缺点；最后，对图像字符识别的未来发展趋势进行展望，并指出该领域面临的挑战和机遇。

关键词：图像字符识别；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；光学字符识别

图像字符识别是指利用计算机自动识别图像中的字符并将它们转换为可编辑文本的技术。

这一过程通常包括图像预处理、字符分割、特征提取和分类识别等步骤。

图像预处理:旨在消除图像噪声、改善图像质量，为后续处理创造有利条件。

常用的预处理方法包括灰度化、二值化、去噪、倾斜校正等。

字符分割:将图像中的字符从背景中分离出来，以便对单个字符进行识别。