随着计算机技术的快速发展和网络的广泛普及，书籍和文献资料的电子化已经成为一项重要的工作。当前，OCR技术能够高效地识别中英文字符和数字，完成大部分资料的电子化，但对数学表达式的识别却无法取得满意的效果。原因在于,同普通的文本相比，数学表达式具有复杂的二维结构，很难确定字符间的逻辑关系。正确地分析与识别数学表达式，不仅需要正确的分割与识别单个字符，而且需要准确的分析数学表达式的整体结构。本文研究了数学表达式识别中的一些关键技术，完成了对数学表达的识别。将数学表达式图片输入之后，通过预处理、字符的分割、字符的识别以及空间结构的分析，最终用Latex表示识别结果并输出。本文的具体工作如下所示：1)图像预处理。通过对数学表达式图像进行滤波、二值化、细化等处理，去除图像中的噪声干扰及数据冗余，从而满足后续的处理需求。2)数学表达式字符的分割。本文在已有算法的基础上，采用了投影分割与连通域分割相结合的方法实现了对数学表达式字符的分割。最终，将数学表达式图像中的单个字符提取出来并确定出其空间坐标信息。3)数学表达式字符的识别。本文采用基于特征提取的模板匹配法，通过模板匹配法识别出每一个字符。字符识别主要包括字符特征的提取和对比字符数据库两个步骤。4)数学表达式的结构分析。这是数学表达式识别的关键过程。本文提出了一种分块树结构分析方法，该方法首先对数学表达式进行分类，将其划分成若干种类型的子模块，然后对每一个模块进行处理。在数学表达式字符分割和识别的基础上，通过分析字符之间的空间位置关系，从而得到整个数学表达式的结构信息。5)数学表达式的文本化表示。首先介绍几种常见的数学表达式描述方法。之后使用Latex描述数学表达式的识别结果，最终获得以文本形式存在的表达式。