本课题致力于仿真假体视觉下的不规则排列光幻视点组成汉字校正,并且系统的考察了校正方法对汉字识别的影响。研究中应用两种校正方法来减轻光幻视点阵列不规则给汉字图案组成带来的不良影响,进而改善假体视觉下的识别效率和识别时间。第一种方法基于加权近邻搜索,在不规则光幻视点阵列中找出距规则阵列中目标点最近点;另一种方法则是在去除宋体汉字的衬线之后进行不同方向的膨胀与腐蚀处理,把处理结果罩在不规则光幻视点阵列上,取得中心被覆盖的光幻视点。基于仿真系统,20名视力正常的受试者在没有校正的情况下分别接受五种扭曲程度(不规则指数分别为0.2、0.4、0.6、0.8和1.0)下的汉字识别实验。实验证明,汉字识别率随着不规则度的上升而下降。当识别率降至80%以下,我们引入两种校正方法并考察它们对汉字识别率和识别时间的改善作用。随着光幻视点排列不规则度的逐渐上升,两种方法对识别率和识别时间的改善作用越发显著。通过两种方法之间的对比,我们发现前一种校正可以获得更高的识别率;后一种方法在光幻视点排列不规则度较轻微时效果不显著,而在不规则度较严重时能够取得良好的校正效果。