OCR 系统的核心处理流程有哪些步骤？

1. 图像预处理

图像预处理是 OCR 系统的第一道环节，旨在将原始图像标准化以提升后续识别精度。主要操作包括：

• 二值化：采用自适应阈值算法（如 Otsu 算法）将灰度图像转换为黑白二值图，消除光照不均的影响
• 去噪处理：应用高斯滤波或双边滤波消除椒盐噪声，结合形态学运算修复文字笔画断裂
• 倾斜校正：采用霍夫变换检测文本行倾斜角度，通过仿射变换实现自动校正
• 对比度增强：通过直方图均衡化或 CLAHE 算法增强文字与背景的对比度

2. 文本检测

文本检测解决"文字在哪里"的问题，即在图像中定位包含文字的区域。传统方法使用连通域分析（如 MSER 算法），现代深度学习模型包括：

• CTPN（Connectionist Text Proposal Network）：基于 CNN+RNN 的文本检测网络，通过垂直锚点机制定位文字
• EAST（Efficient and Accurate Scene Text Detector）：端到端无锚点检测框架，支持多角度文本检测
• DBNet（Differentiable Binarization Network）：可微分二值化的端到端检测，能处理任意形状文本

3. 字符识别

字符识别将检测到的文字区域转换为具体字符序列。主流架构包括：

• CRNN（CNN+RNN+CTC）：CNN 提取图像特征，RNN 建模字符序列，CTC 解决输入输出长度不一致问题
• Transformer 架构：如 TrOCR，通过自注意力机制捕捉字符间依赖关系，支持长文本和复杂字体识别
• 注意力机制：引导模型聚焦关键区域，提升手写体和模糊文本的识别效果

4. 后处理优化

后处理环节对识别结果进行校正和优化：

• 语言模型纠错：结合 N-gram 统计语言模型或 BERT 等预训练模型修正拼写错误
• 格式标准化：统一日期、金额等字段的输出格式
• 版面恢复：保留原文档的段落结构和阅读顺序
• 置信度评估：通过 softmax 输出概率阈值过滤低质量结果