票據自動處理系統(tǒng)中的預處理技術研究.pdf

1、金融票據自動處理系統(tǒng)以其較高的學術價值和應用價值越來越受到國內外眾多著名研究機構以及學者的廣泛重視.票據圖像的預處理是字符識別的前提和基礎,預處理效果的好壞將直接影響到系統(tǒng)的整體性能.目前的研究和應用表明,預處理效果的不理想已成為識別錯誤的主要原因之一.因此研究如何提高預處理后字符圖像的質量對于提高系統(tǒng)的整體性能具有極其重要的意義.該文以金融票據為研究對象,主要對預處理過程中的一些核心技術進行研究和改進,并取得了一定的成果.針對票據圖像

2、中普遍存在的筆畫與表格框線交疊的現象,提出了直接利用圖像灰度信息的灰值線檢測與去除算法.在直線檢測過程中設計了灰度圖像中的Hough變換來精定位直線的兩條邊沿;在去直線過程中對邊緣特征進行分析,采用基于保護區(qū)的策略將線去除.在支票上的試驗表明該算法是有效的.票據圖像背景復雜,直接選取閾值比較困難.提出了利用形態(tài)學算法檢測筆畫雙邊緣的方法以及兩種二值化算法:(1)從圖像分割的效果評價角度出發(fā),結合字符圖像的特點提出了利用遞歸過程選取閾值的

3、方法.在每一次的遞歸過程中,由最大方差閾值去除圖像中最亮的一類,直到圖像中只剩下最黑的一類目標(字符).(2)通過灰度和雙邊緣特征分析進行二值化.灰度值描述了像素自身的特性;雙邊緣描述了像素在局部窗口內的相對特性.通過二維直方圖內的投影變換,目標和背景對應的峰更明顯,閾值選取變得較容易.采用視覺效果和識別效果兩種評價方式與常用的5種文檔圖像二值化算法進行比較,結果表明了提出的兩種算法更有效.針對票據中大量的數字串填寫在定位格內的情況,提