随着书本数字化、教育智能化等需求越发增多,乐谱的智能识别技术的研究变得愈发热门。五线谱光学识别是通过图像处理技术,将纸质的乐谱图像转化成便于查询,存储,复制的数字音乐,这对音乐交流学习都有重要的意义。但受拍摄角度、环境光线以及书籍不平整等因素影响,使得乐谱图像识别处理还面临着诸多挑战。另外,移动终端资源有限,都限制了乐符识别效果和体验。本文重点围绕复杂背景下五线谱图像增强处理、音符分割识别及谱义解析等算法进行研究,并实现了五线谱的移动设备上的自动软件识别。乐谱识别实现流程主要包括:五线谱图像处理,五线谱识别理解,系统设计与实现这几方面,本文对五线谱识别过程中的关键技术进行了研究并提出了改进方法。论文主要工作包括:1)五线谱处理与谱线定位在图像预处理方面,本文提出了一种基于动态阈值图像增强的方法,实现对复杂背景中的目标进行图像增强和定位。该方法根据乐谱图像的特性,针对图像进行背景过滤,获取乐谱书籍有效区域范围,进行透视变换,并对不规则的谱线部分进行拉直变换处理,得到便于处理的标准二值图像。根据五线谱特性,对非线性失真曲线进行校正,同时获取谱线的间距及线宽,提出了基于矩阵交叉过滤的方法,对谱线进行精准定位并删除。对谱线删除过程中出现的连音符号等过删除情况,用算法进行补偿处理,得到独立的音乐符号。2)五线谱识别与理解在此基础之上,针对音符分割及识别,本文提出了一种基于五线谱的特性进行分割及符号提取,最后通过深度学习Tiny YOLO算法进行音符识别。在谱义解析及编码方面,根据音符识别及获取位置信息进行组合,完成音符意义的理解,然后将音符记号转换成MusicXML标准格式。最后研究了基于移动平台的图像处理及识别技术,对连通域音乐符号提取算法进行了优化,采用了轻量型Tiny YOLO算法,实现了移动终端的乐谱快速识别。3)系统设计与实现通过对不同乐谱图像的处理、校正实验对比表明,本文所提出方法对复杂场景的图片的谱线定位删除效果具有较好的改进,结合Tiny YOLO算法使得乐符识别效果有了较大提升,并成功移植到移动终端上运行。与其他iOS平台的识别软件比较,本系统对复杂背景下的乐谱音符识别率有较大提高,满足实际较复杂的场景使用需求。实现了基于iOS移动手机平台的乐谱识别APP,并对乐谱识别功能进行验证。结果表明所提方法具有鲁棒性,兼容性,适用于移动设备上的乐符图像处理及识别,在线性特征的图像处理方向上具有广泛的应用前景。