目前绝大多数的文字识别(OCR)系统,只能识别单一文种的文字,无法同时识别多文种文字。而现有的大量蒙古文文档图像中不仅包含蒙古文,还混有汉文和英文。如果识别时仅使用蒙古文专用的OCR引擎,那么会造成汉文和英文的无法识别,导致识别效果不佳。本文针对这个问题提出了一种解决方法：先对蒙古文文档图像进行文种识别,将原文档图像中的文字按照文种分为蒙古文类、汉文类、英文类,再调用相应文种的OCR引擎识别文字,最终实现对蒙汉英三种文字同时识别的功能。文中阐述了文字提取和文种识别的方法。文字提取的方法是首先抽取连通域面积和连通域数目特征,采用线性分类器区分文本区域和图像区域；然后运用投影分析和高斯平滑的方法切分列；随后依据连通域外接矩形框之间的位置关系形成文字块；最后使用改进的水滴算法切分文字块。实验结果表明,本文的文字提取方法具有比游程平滑算法和最小生成树法高的提取正确率。文种识别的过程分为粗分类和细分类两个阶段。在粗分类阶段,选择文字的宽度、高度和主干线特征,使用规则进行分类。细分类包括汉文细分类和英文细分类两个部分,两者都选择文字的轮廓作为特征,使用支持向量机对文字分类。实验结果表明,本文方法对文字的识别正确率达到99.65%