脱机手写汉字识别在中文字符自动化处理和智能输入方面有着广泛的应用前景。由于手写汉字具有随意性、相似字多和字体形式多变等特点,使得脱机手写汉字识别成为字符识别领域的一个难点和热点。本文主要以脱机手写文本图像作为研究对象,研究了文本图像的二值化、汉字字符的分割和基于多特征多分类器融合的识别方法三个方面,寻求一个针对大字符集能较好区分相似特征的脱机手写体汉字识别方案。论文研究内容如下:(1)针对光照不均对文本图像二值化的影响,提出了一种基于边缘轮廓的自适应文档图像二值化方法。该方法基于log边缘轮廓生长的阈值化方法估计文本前景区域,有效的减少笔划丢失和断笔现象,同时解决前景估计时产生大块噪音的问题。其次,以局部区域背景灰度平均值和前景区域平均灰度值与当前位置像素的灰度差值为度量标准,引入抑制噪音的参数变量来改进阈值公式,进一步对噪音进行抑制。实验表明该方法有效地抑制了噪音,较好的保留了汉字结构的完整性。(2)针对手写体汉字中粘连或交叉字符的分割问题,本文提出一种基于最小加权分割路径的脱机手写汉字多步分割方法。该方法继承了以往粗分割和细分割相结合的思想,首先采用投影方法进行粗分割,将文本汉字分为粘连字符和非粘连字符两类;在细分割阶段,抛弃常用的串行模式分割思想,直接利用粗分割后的统计信息,来设置初始分割路径。并基于最短分割路径的思想,在初始分割路径的局部邻域内采用基于最小权值的算法搜索并修改分割路径,从而获得最佳的加权分割路径。实验证明该方法较好地解决了字符分割不足和多处粘连字符的分割问题,有效的提高了分割的准确率,且算法的时间复杂度较低。(3)为进一步提高大字符集汉字的识别率,本文将能反映上下文关系的基于词的级联隐马尔可夫训练模型用于解决相似字识别问题,并给出了一种与其相应的级联识别方法,尝试从识别分类器的角度提高相似字的识别率。然后利用不同分类器的优点,设计了一种结合词级联HMM的多特征多分类器集成方案,该方案使相似字和非相似字能自适应地选择合适的方法进行针对性识别,有效的提高了整体识别率。