一种基于自相似特征点滤波的光学字符识别方法

本发明公开了一种基于自相似特征点滤波的光学字符识别方法，该方法在S1进行自相似特征点去除的数据预处理，划分pillar并栅格化，拟合数据确定特征点云高程阈值去噪。S2用主成分分析法划分点云形状特征。S3通过K‑Means或高斯混合聚类初步区分字符实例。S4依颜色均值和数量筛选删除非字符实例簇。S5采用密度导向滤波删除离群点并划分字符类别。S6基于密度导向滤波优化字符实例，划分同心圆计算密度分布系数并添加偏置。本发明各步骤关键参数如栅格化尺寸、多项式因子、聚类中心初始位置等，均依实际场景、数据特性、精度需求等确定或调整，提升了复杂场景下光学字符识别的准确性与可靠性。