支票图像信息提取的方法研究

摘要

印鉴在中国、日本、韩国等东方国家有着广泛的应用。在我国，印鉴的作用尤其重要。但随着社会经济的发展，银行业务量日渐增大，传统的人工鉴别支票印鉴真伪的方法，已不适应银行业务的需要。而市场上现有的银行印鉴自动识别系统又存在判据单一、识别错误率高等缺陷。因此，对支票印鉴图像的提取和配准方法进行进一步的研究，具有较高的现实意义和理论意义。
　　 本文在搜集和分析国内外相关研究报告及学术论文的基础上，结合图像处理和模式识别的知识，专注于支票印鉴图像的提取和支票图像信息的提取研究。论文中首先对支票印鉴图像的复杂特性进行了分析。为了消除盖印条件的影响以及支票本身背景暗花、手写或印刷字体等形成的噪声干扰，本文采用色彩分量变换法、灰度线性化、中值滤波、最大类间方差法、形态学闭运算及贴标签法等系列方法流程，对支票印鉴图像进行预处理，得到有助于识别的二值低噪声图像。
　　 印鉴提取中，在获得二值印鉴图像的基础上，本文提出了种子扩散孔洞填充算法和改进的多级Hough变换检测圆的方法，并运用其提取出预留印鉴的特征信息作为先验知识，将支票中的圆形印鉴和方形印鉴依次提取出来。这一印鉴图像的提取过程，改正了现有方法多是针对单个印鉴进行处理的缺点。
　　 本文还针对支票的银行徽标、支票号码、银行机构代码、大小写金额等图像信息的提取。首先根据图像信息所在位置定位剪切，利用彩色分量的阈值去除印鉴、底纹等噪声的干扰，利用水平和垂直投影对目标字符剪切，获得单个字符的二值图像，便于后期识别。
　　 对大量支票样本经过上述处理与提取，取得了比较满意的结果。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 支票识别现况及发展趋势

1.2.1 国内外支票业务发展概况

1.2.2 支票处理技术及发展趋势

1.3 本论文的主要工作

第二章 支票处理的基本知识

2.1 图像的数字化

2.2 图像的灰度化

2.3 图像增强

2.3.1 图像增强的点运算

2.3.2 图像平滑化

2.4 图像分割理论

2.4.1 边缘检测

2.4.2 Hough变换线检测法

2.4.3 阈值分割

2.4.4 彩色图像分割算法

2.5 形态学图像处理

2.5.1 形态学基本概念及运算

2.5.2 基于形态学的算法

第三章 支票图像信息的定位与剪切

3.1 图像倾斜矫正

3.1.1 倾斜校正方法分析

3.1.2 基于方向投影倾斜校正

3.2 支票图像信息区域的剪切

3.2.1 支票版面布局分析

3.2.2 印刷体图像信息定位与剪切

3.2.3 打印体图像信息的定位与剪切

3.2.4 银行机构代码图像的定位与剪切

3.3 本章小结

第四章 支票中印鉴图像的处理与提取

4.1 彩色支票印鉴图像提取的难点

4.2 彩色支票印鉴图像的预处理

4.2.1 图像的灰度化

4.2.2 灰度的线性变换

4.2.3 灰度图像的二值化

4.2.4 图像的噪声滤除

4.3 印鉴图像的提取

4.3.1 预留印鉴的参数提取

4.3.2 圆形印鉴的提取

4.3.3 方形印鉴的提取

4.4 本章小结

第五章 支票图像信息的处理与提取

5.1 银行徽标的处理与提取

5.1.1 徽标图像的灰度化

5.1.2 徽标图像的二值化

5.1.3 徽标图像的提取

5.2 支票号码图像的处理与提取

5.3 支票磁码图像的处理与提取

5.4 银行机构代码图像的处理与提取

5.4.1 银行机构代码图像的灰度化

5.4.2 银行机构代码图像的二值化

5.4.3 噪声滤除与号码提取

5.5 打印字体图像的处理与提取

5.5.1 大写金额图像的处理与提取

5.5.2 小写金额图像的处理与提取

5.6 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 全文工作总结

6.2 展望

参考文献

发表论文和科研情况说明

致谢