【摘要】 目前，我们进行汉字模式识别所使用的汉字是以图象的方式输入计算机。要将其转换为讨算机所能识别的字符，其关键在于输入汉字图象特征的提取。作为图象的汉字有其自身的特点，它是由较简单的笔划所组成的，每种笔划又有其较固定的方向性（即空间分步的固定性），所有的汉字都是由几种简单的笔划所组成的。而小波变换为我们提供了一个十分有效的分析图象信息的多分辨率方法，它可以将原始图象分解为模糊子图象和水平方向、垂直方向、斜方向上的子图象。因此，小波变换为我们分析汉字图象信息提供了一个十分有效的手段。本文正是基于汉字的上述特点，并利用小波对空间频率的多分辨率分析方法，对汉字图象处理而得到汉字图象特征的。更多还原

【Abstract】 Abstract In tradition, Chinese characters recognition is a difficult problem in the computer characters recognition because of its complex structure. But Chinese characters have their own speciality, it can divide into five Basic strokes, each of them can project into horizontal, vertical and catercornered-direction. This is an important speciality in synactic pattern for Chinese characters recognition. This paper has proposed a method to obtain the Chinese characters speciality by using wavelet decomposition. The satisfaction result has been obtained, and shown that this method proposed by us is efficient.更多还原