要识别图像中的字符，首先要会处理图像，把图像的信息读出来。这就必须先了解图像的结构，存储方式。清华大学出版的一本《数字图像处理编程入门》给了我不少帮助。第一章的Windows位图和调色板让我对bmp图像有了基本了解。对于彩色图，可以用RGB模型来表示。基本上所有颜色都可以用这三种颜色的组合来形成。但实际上也有一些差别，小于24位图都利用到了调色板，也就是一张R、G、B表，主要是为了节省存储空间。
第一部分
为位图文件头BITMAPFILEHEADER，是一个结构，其定义如下：
typedef struct tagBITMAPFILEHEADER {
WORD bfType;
DWORD bfSize;
WORD bfReserved1;
WORD bfReserved2;
DWORD bfOffBits;
} BITMAPFILEHEADER;
这个结构的长度是固定的，为14个字节(WORD为无符号16位整数，DWORD为无符号32位整数)，各个域的说明如下：
bfType
指定文件类型，必须是0x424D，即字符串“BM”，也就是说所有.bmp文件的头两个字节都是“BM”。
bfSize
指定文件大小，包括这14个字节。
bfReserved1，bfReserved2
为保留字，不用考虑
bfOffBits
为从文件头到实际的位图数据的偏移字节数，即图1.3中前三个部分的长度之和。
第二部分
为位图信息头BITMAPINFOHEADER，也是一个结构，其定义如下：
typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{
DWORD biSize;
LONG biWidth;
LONG biHeight;
WORD biPlanes;
WORD biBitCount
DWORD biCompression;
DWORD biSizeImage;
LONG biXPelsPerMeter;
LONG biYPelsPerMeter;
DWORD biClrUsed;
DWORD biClrImportant;
} BITMAPINFOHEADER;
这个结构的长度是固定的，为40个字节(LONG为32位整数)，各个域的说明如下：
biSize
指定这个结构的长度，为40。
biWidth
指定图象的宽度，单位是象素。
biHeight
指定图象的高度，单位是象素。
biPlanes
必须是1，不用考虑。
biBitCount
指定表示颜色时要用到的位数，常用的值为1(黑白二色图), 4(16色图), 8(256色), 24(真彩色图)(新的.bmp格式支持32位色，这里就不做讨论了)。
biCompression
指定位图是否压缩，有效的值为BI_RGB，BI_RLE8，BI_RLE4，BI_BITFIELDS(都是一些Windows定义好的常量)。要说明的是，Windows位图可以采用RLE4，和RLE8的压缩格式，但用的不多。我们今后所讨论的只有第一种不压缩的情况，即biCompression为BI_RGB的情况。
biSizeImage
指定实际的位图数据占用的字节数，其实也可以从以下的公式中计算出来：
biSizeImage=biWidth’ × biHeight
要注意的是：上述公式中的biWidth’必须是4的整倍数(所以不是biWidth，而是biWidth’，表示大于或等于biWidth的，最接近4的整倍数。举个例子，如果biWidth=240，则biWidth’=240；如果biWidth=241，biWidth’=244)。
如果biCompression为BI_RGB，则该项可能为零
biXPelsPerMeter
指定目标设备的水平分辨率，单位是每米的象素个数，关于分辨率的概念，我们将在第4章详细介绍。
biYPelsPerMeter
指定目标设备的垂直分辨率，单位同上。
biClrUsed
指定本图象实际用到的颜色数，如果该值为零，则用到的颜色数为2biBitCount。
biClrImportant
指定本图象中重要的颜色数，如果该值为零，则认为所有的颜色都是重要的。
第三部分
为调色板Palette，当然，这里是对那些需要调色板的位图文件而言的。有些位图，如真彩色图，前面已经讲过，是不需要调色板的，BITMAPINFOHEADER后直接是位图数据。
调色板实际上是一个数组，共有biClrUsed个元素(如果该值为零，则有2biBitCount个元素)。数组中每个元素的类型是一个RGBQUAD结构，占4个字节，其定义如下：
typedef struct tagRGBQUAD {
BYTE rgbBlue; //该颜色的蓝色分量
BYTE rgbGreen; //该颜色的绿色分量
BYTE rgbRed; //该颜色的红色分量
BYTE rgbReserved; //保留值
} RGBQUAD;
第四部分
就是实际的图象数据了。对于用到调色板的位图，图象数据就是该象素颜在调色板中的索引值。对于真彩色图，图象数据就是实际的R、G、B值。下面针对2色、16色、256色位图和真彩色位图分别介绍。
对于2色位图，用1位就可以表示该象素的颜色(一般0表示黑，1表示白)，所以一个字节可以表示8个象素。
对于16色位图，用4位可以表示一个象素的颜色，所以一个字节可以表示2个象素。
对于256色位图，一个字节刚好可以表示1个象素。
对于真彩色图，三个字节才能表示1个象素，哇，好费空间呀！没办法，谁叫你想让图的颜色显得更亮丽呢，有得必有失嘛。
要注意两点：
(1) 每一行的字节数必须是4的整倍数，如果不是，则需要补齐。这在前面介绍biSizeImage时已经提到了。
(2) 一般来说，.bMP文件的数据从下到上，从左到右的。也就是说，从文件中最先读到的是图象最下面一行的左边第一个象素，然后是左边第二个象素……接下来是倒数第二行左边第一个象素，左边第二个象素……依次类推 ，最后得到的是最上面一行的最右一个象素。
当了解了这些后，就可以将图片灰度化，编程黑白二色图片。再读出bmp文件的像素信息，可以将其存储在一个一维数组里面，其他的信息还有宽度和高度。以后处理图片就是直接对这个数组进行处理。接下来是进行去噪处理。一些图片常常有噪点，对识别效果造成影响，所以必须进行去噪。去噪方法很多。我的做法是对一个像素点作如下处理：取它和周围8个点共9个点的像素的平均值，效果还可以。
接下来的操作我都是参考的一篇哈尔滨工业大学工学硕士学位论文，上面的思路很清晰，感觉很不错。首先是归一化，即将图片编程32*32大小的图片。
另一种方法是非线性归一化，但是上面的求质心和散度公式看不清楚，而且没有告诉怎么用质心和散度去实现归一化。所以我就采用了线性归一化。效果比非线性归一化要差一些。
归一化之后是特征提取。
网格特征就是将32*32的图片分成4*4共16块，每个方块64个小方块。求黑色像素的个数就行了。穿越特征包括水平穿越特征和垂直穿越特征。水平穿越特征即把图片按行分成8行，每行4小行。计算每一行由白色像素到黑色像素的变化次数即可。即得到前8维水平穿越特征t1,t2,..,t8。后8维水平穿越特征利用公式求解。Pi=ti/[(t1+t2+..+t8)*10+0.5]。垂直穿越特征则类似。
16维网格特征、16维水平穿越特征和16维垂直穿越特征合起来总共48维特征。还可以求加权特征，形成64维特征。
最后是模板匹配。根据相应特征值的差值的平方和进行匹配。
