自然场景中的文字蕴含着丰富的信息。自动地获取图像中的文字信息可以帮助人们更有效地理解图像和对图像进行存储、压缩、检索等进一步处理。本文对自然场景中汉字识别的关键技术作了研究。并在附录中给出了手机平台联机手写汉字数据库XD-MBOHD的建立方法。本文的主要工作如下:1.目前面向中文自然场景的文字定位识别研究中,没有公开、精确、通用的数据库,这是阻碍研究的一个瓶颈问题。为此,本文建立了西安电子科技大学自然场景文本定位与识别数据库(XD_Text L&R Database),设定了自然场景中文本的坐标、含义等真值,用于后继的文字定位及识别研究。2.自然场景文本定位后,会产生定位不准确,漏检,多个字符相连,倾斜等问题。针对这一情况,本文对自然场景的汉字识别预处理的算法进行研究,包括文本区域二值化,字符颜色的提取,颜色的聚类分析,字符的切分等,并对定位后文本区域合并的规则进行设计。3.研究了文字识别中特征提取与分类器集成方法,将欧氏距离分类器和神经网络分类器并行集成,通过设计的投票法则,使集成后的分类器具有自适应权值的功能,适应候选结果质量的变化。4.建立了手机平台联机手写汉字数据库XD-MBOHD,该数据库包括了汉字、数字、英文字母、常用标点符号等内容,该数据库的采集方式,还可扩展到在线签名识别,笔迹身份鉴定等领域。