数字图像处理和模式识别一直是计算机领域里受关注的话题,而且如何把人类的一些工作让计算机实现,更是大部分科学工作者追求的。字符识别就是这样一种工作,也是现在比较热门的应用,在很多领域都能应用到,例如手写识别,智能交通等等,对字符识别的研究仍有重要意义。本文就字符识别这一课题展开了研究和学习,主要工作如下：首先,分析了从图像采集完成后,字符图像预处理每一步的重要性,介绍了预处理每一步的方法和效果,包括彩色图像灰度化,图像去噪,灰度图像二值化,字符分隔,图像细化,并用MATLAB实现这些步骤,根据实验结果分析预处理每一步对最后识别效果的影响和优缺点；其次,对识别方法进行研究,其中模板匹配法容易实现,文中用MATLAB实现了两种模板匹配,一种是不需要特征提取的模板匹配,另一种是用字符与横向和竖向的线的穿过次数作为特征的字符识别,并将两种方法结合,提高识别效率,根据字符统计特征设计了一个数字字符的分类器；最后,把上述步骤贯穿起来,用两种模板匹配识别方法实现了验证码的识别,用直接匹配的方法车牌号识别,通过这两种应用来比较和分析识别的效果,和每一个步骤对识别结果的影响,总结了图片的特点和识别步骤识别方法的选择。