光學字元辨識

对于不同的图像格式，有着不同的存储格式、不同的压缩方式，目前有OpenCV、CxImage等。

如今数码摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，较为不适用于OCR技术。

对于图片的内容，我们可以简单的分为前景与背景，为了让计算机更快的、更好地进行OCR相关计算，我们需要先对彩色图进行处理，使图片只剩下前景信息与背景信息。二值化也可以简单地将其理解为“黑白化”。

对于不同的图像，噪点的定义可能不同，根据噪点的特征进行去噪的过程，稱為降噪。

由于一般用户，在拍照文档时，难以拍摄得完全符合水平平齐与竖直平齐，因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜，这就需要图像处理软件进行校正。

将文档图片分段落，分行的过程稱為版面分析，由于实际文档的多样性、复杂性，此步骤目前仍待优化。

由于拍照、书写条件的限制，经常造成字符粘连、断笔，直接使用此类图像进行OCR分析将会极大限制OCR性能。因此需要进行字符切割，即：将不同字符之间分割开。

早期已模板匹配为主，后期以特征提取为主。由于文字的位移、笔画的粗细、断笔、粘连、旋转等因素的影响，极大地影响特征提取难度。

人们希望识别后的文字，仍然像原始文档图片那样排列，段落、位置、顺序不变地输出到Word文档、PDF文档等，这一过程稱為版面还原。

根据特定的语言上下文的关系，对识别结果进行校正。

将识别出的字符以某一格式的文本输出。