手寫數字識別（Handwritten Numeral Recognition）是光學字符識別（Optical Character Recognition，簡稱OCR）的一個分支，主要研究利用計算機自動辨認人手寫在紙張上或電子設備的10個阿拉伯數字。手寫數字識別技術有很強的綜合性，涉及到圖像處理，模式識別，人工智能，模糊數學，統(tǒng)計決策理論，模糊數學，綜合數學，信息論，計算機等學科，并且在數據統(tǒng)計、郵政系統(tǒng)、文獻檢索、票據處理、辦公自動化等方面有著非常廣闊的應用前景。

　　手寫數字識別雖然只有0-9十個字符，書寫和筆畫結構都比較簡單，但識別困難在于不同人的書寫樣式不同，而且數字的書寫一般沒有上下文的關聯(lián)。脫機手寫字符的識別一般從紙質載體上采集字符，因而圖像預處理的結果將直接影響識別系統(tǒng)的識別率，本文主要研究手寫數字識別的預處理過程。

　　字符識別系統(tǒng)一般分為圖像預處理、特征提取、字符識別等模塊。預處理技術是手寫數字字符識別中非常重要的一步，原始的待識別圖像在預處理時被轉換成計算機所能接受的二進制形式。減少圖像冗余信息、濾出圖像中的噪聲為圖像預處理的主要目的，即在圖像預處理時，不但與圖像無關的信息要去捭，原圖像的特征還要盡量保留完全。

　　圖像預處理時得到的圖像信息越好越完整，后期進行特征提取和字符識別時得到的結果越理想，如果圖像預處理的結果不理想，不僅會降低系統(tǒng)的識別率，而且也會影響判別的速度，從而降低整個系統(tǒng)的性能。對一般手寫體數字識別技術，預處理一般包括二值化、平滑去噪、細化等步驟。