基于自适应符号策略的手写数学公式图元特征增强方法

本发明属于计算机视觉与人工智能技术领域，公开了一种基于自适应符号策略的手写数学公式图元特征增强方法，包括以下步骤：步骤1：动态放缩的图元尺度匹配：通过保持原始图像的宽高比，仅固定高度并动态计算宽度，实现无失真缩放，并进行适应性插值；步骤2：形态滤波链的像素扰动：通过多级形态滤波链逐步消除孤立噪声点、修复断裂笔画，并去除大面积背景干扰；针对不同符号类型自适应选择最优结构元素。本发明通过几何约束的动态放缩与智能形态滤波相结合，解决了手写数学公式识别中的符号形变、噪声干扰、多源数据差异等核心问题，显著提升了识别系统的准确率。为教育AI、智能批改等场景提供高效可靠的预处理方案。