小波分析是一门迅速发展起来的新兴学科,它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义.小波变换以其多分辨分析和多通道分解的独特分析方法在图像处理领域中有着广泛的应用.图像识别是图像处理中的一个重要分支.由于小波变换具有多尺度性,为此为图像的识别提供了更多可以利用的特征.近几年来,小波变换在模式识别中的应用迅速发展,出现了很多相当不错的应用文献.该文主要介绍了三个方面的内容,一是小波分析的基本知识,二是利用Radon变换对图像进行降维,三是将小波分形指数和Radon变换结合起来对汉字进行识别,也是该文的重点.该文首先利用Radon变换将汉字图像信号进行降维,从而得到一维信号,然后计算该一维信号的小波分形指数来作为待识别汉字的特征向量,对得到的汉字特征向量,通过对标准样本的特征向量,计算两者之间的欧氏距离,利用最小距离法来得到识别结果.该文做了大量的实际实验,实验结果表明该算法可以有效的识别经过旋转、伸缩、平移、扭曲变换的汉字图像,同时该算法既可以适应不同的字体,又可以有效的抵制噪音的干扰.表明了该文提出的算法在汉字识别领域内是相当不错的.