下面的代码仅为参考范例，展示了解题的大致思路和实现框架。由于本题来源于 HNOI2007，需要对比赛提供的字符模板、判定方法和阈值选择策略有深刻理解，并根据题意进行相应的图像处理和匹配操作。以下代码并非直接可用的最终解答（尤其是字符模板部分和特定阈值设定，以及匹配算法需要根据官方题解或数据进行补充和调整）。但它可以为你实现完整的解决方案提供一个大致的框架参考。

解题思路概述

1. 读入数据：获取 L（列数）、H（行数）以及 H 行 L 列的亮度值矩阵。

2. 二值化处理：
   根据题意，需要选择一个阈值 T，将亮度大于 T 的格子视为“亮”（前景），否则视为“暗”（背景）。
   阈值的选择策略在题解中应有所说明，可能需要依靠统计信息（如亮度分布的某个百分位）或根据题目中的隐含规则。在此处，我们假设已知阈值（例如从题解中得出），下例中简单设定阈值为 T = 100（仅举例）。

3. 连通区域提取：
   对二值化后的图像进行连通分量分析（通常使用 DFS 或 BFS），找出所有的前景连通块。这些连通块每个对应一个可能的字符。

4. 特征提取与匹配：
   对每个连通块提取其最小外接矩形，然后对该区域进行归一化处理（如缩放到标准大小）以便与预先给定的 15 种字符模板进行比对。模板应在赛题中给出或可以从赛题的辅题资料中获得。

   将归一化后的字符图样与每个已知字符模板进行相似度匹配，选出最接近的字符。匹配方法可能包括：

   • 像素级对比计数差异
   • 特征点匹配
   • 形态学特征

   由于题中给定可识别字符集为 {'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','D','E','L','X'}，可事先将每个字符的标准二值模板硬编码或由文件读入。

5. 字符排序与输出：
   识别得到的多个字符需按其左上角位置（或者中间位置）的横向坐标排序，构造出咒语字符串并输出。

样例代码框架（仅为参考）

cpp
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int L, H;
int V[110][110];
bool visited[110][110];
int dx[4] = {1, -1, 0, 0};
int dy[4] = {0, 0, 1, -1};

int main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(nullptr);

    cin >> L >> H;
    for (int i = 0; i < H; i++) {
        for (int j = 0; j < L; j++) {
            cin >> V[i][j];
        }
    }

    // Step 1: 二值化（阈值需要根据题意与实际情况选择）
    int T = 100; // 示例阈值(需要根据题解或实际要求修改)
    vector<vector<int>> binImage(H, vector<int>(L, 0));
    for (int i = 0; i < H; i++) {
        for (int j = 0; j < L; j++) {
            if (V[i][j] > T) binImage[i][j] = 1;
        }
    }

    // Step 2: 连通分量标记
    // 每个连通块存储其像素点坐标
    vector<vector<pair<int,int>>> components;
    for (int i = 0; i < H; i++) {
        for (int j = 0; j < L; j++) {
            if (!visited[i][j] && binImage[i][j] == 1) {
                vector<pair<int,int>> comp;
                queue<pair<int,int>>q;
                q.push({i,j});
                visited[i][j] = true;
                while(!q.empty()){
                    auto [x,y] = q.front(); q.pop();
                    comp.push_back({x,y});
                    for(int k=0;k<4;k++){
                        int nx = x+dx[k], ny = y+dy[k];
                        if(nx<0||nx>=H||ny<0||ny>=L) continue;
                        if(!visited[nx][ny] && binImage[nx][ny] == 1){
                            visited[nx][ny]=true;
                            q.push({nx,ny});
                        }
                    }
                }
                components.push_back(comp);
            }
        }
    }

    // Step 3: 对每个连通分量进行字符识别
    // 准备字符模板（本例中需根据题解提供的模板数据进行硬编码或读入）
    // 模板数据格式：map<char, vector<vector<int>>> char_templates;
    // TODO: 从题解给定数据初始化 char_templates

    // 定义一个函数用于将一个连通块标准化为固定大小的矩阵
    auto normalize = [&](const vector<pair<int,int>> &comp) {
        int minx=1e9, miny=1e9, maxx=-1, maxy=-1;
        for (auto &p : comp) {
            minx = min(minx, p.first);
            maxx = max(maxx, p.first);
            miny = min(miny, p.second);
            maxy = max(maxy, p.second);
        }
        int h = maxx - minx + 1;
        int w = maxy - miny + 1;
        vector<vector<int>> mat(h, vector<int>(w,0));
        for (auto &p : comp) {
            mat[p.first - minx][p.second - miny] = 1;
        }
        // 若需要将字符缩放到统一大小，可在此实现
        return mat;
    };

    // 定义一个函数计算和模板的相似度
    auto match_char = [&](const vector<vector<int>> &mat) {
        // TODO: 对 mat 进行缩放/标准化为固定大小，如(20x20)
        // 然后与 char_templates 中的每个字符计算差异度，选出最匹配字符。

        // 以下为伪代码
        char bestChar = '0';
        int bestScore = 1e9;
        // for (auto &kv : char_templates) {
        //     char c = kv.first;
        //     const auto &tmpl = kv.second;
        //     int diff = computeDifference(mat, tmpl);
        //     if (diff < bestScore) {
        //         bestScore = diff;
        //         bestChar = c;
        //     }
        // }
        return bestChar;
    };

    // 对每个组件识别字符
    struct Recognized {
        char c;
        int leftPos; // 用于排序
    };
    vector<Recognized> recognizedChars;
    for (auto &comp : components) {
        auto mat = normalize(comp);
        char c = match_char(mat);
        // leftPos 可用组件的最左列确定
        int leftPos = 1e9;
        for (auto &p: comp) leftPos = min(leftPos, p.second);
        recognizedChars.push_back({c, leftPos});
    }

    // 按照 leftPos 排序
    sort(recognizedChars.begin(), recognizedChars.end(), [](auto &a, auto &b){
        return a.leftPos < b.leftPos;
    });

    // 拼接成字符串
    string result;
    for (auto &rc : recognizedChars) {
        result.push_back(rc.c);
    }

    // 输出结果
    cout << (int)result.size() << "\n" << result << "\n";

    return 0;
}

后续工作

• 阈值的选择：需要根据赛题的具体说明或测试数据进行调整。可能需要统计图中亮度分布后选择合适的阈值，或是根据某些条件自动确定阈值。

• 字符模板的建立：题中提供的字符集需要有一套标准模板，这些模板可来自题目的附加数据文件或官方提供的参考。在没有模板数据的情况下，代码无法完成识别。实际比赛中，这部分数据应是给定的。

• 相似度匹配算法：需要实现 computeDifference() 或其他匹配方法来比较识别到的图像块与模板之间的差异。

• 精调和优化：根据实际数据测试，不断调试以得到正确输出。

上面的代码仅展示了解题框架，实际实现需要根据题目提供的参考信息、模板以及特定的阈值和匹配策略进行调整和完善。