脱机手写体汉字识别是模式识别中的一个重要研究课题。同时,汉字作为一种世界上最古老的文字,其具有数量巨大,结构复杂,相似字多等特点,因此手写体汉字识别又是模式识别领域中的一个较难课题,可以说对于脱机手写体汉字识别的研究不仅拥有深刻的理论意义,更包含着巨大的实用价值。汉字识别分为预处理、特征提取、分类识别与后处理等步骤,其中对识别性能影响最大的是预处理、特征提取方法和所使用的分类器。本论文重点就是对脱机手写体汉字识别的预处理阶段进行研究。脱机手写汉字识别预处理大致可分为：二值化、平滑化、图像切分、归一化、细化等几个主要步骤。本文对此进行了分析,通过回顾和总结一些常用的细化算法,提出了一种基于数学形态学细化算法的改进方法,此算法在具备了数学形态学细化算法在手写体汉字识别中高识别率这一优势的同时,提高了细化速度,达到了很好的识别效果。本课题在深入研究数学形态学细化方法的基础上,充分考虑小字符集手写体汉字识别的需要,有针对性的改变了原有的结构元素,提出了一种在改变扫描顺序的基础上简化数组列表的算法——快速结构元素匹配细化算法,把原来的包含256个元素的数组简化为仅含54个元素,这样在每次的数组扫描过程中都会节省扫描时间,提高细化效率。同时通过对采集到的实验样本的大量测试并有效的调整结构元素,正确识别率及识别速度也都有很大的提高。该算法的应用具有很强的针对性,在一些特殊的应用领域会发挥它强大的功效,也是对传统的大字符集手写体汉字识别系统在特定领域汉字识别率不高缺陷的一个弥补,为今后脱机手写体汉字识别的应用研究提供了一定参考价值。