银行票据自动处理关键技术研究

"银行票据识别系统论文（我的毕业设计）" 这篇论文主要探讨的是银行票据后督管理系统的开发，特别是集中在大写体识别的关键技术上，这在当前的金融行业中具有重要的应用价值。随着经济活动的增加，支票的使用越来越普遍，因此，自动化的支票处理系统对于提高银行的工作效率和准确性至关重要。 论文首先介绍了图像预处理的重要性。在这个阶段，通常涉及图像的阈值分割，这是图像二值化的基础。二值化是将图像转化为黑白两色调的过程，便于后续的分析和处理。文中提到了三种常见的阈值分割方法，并强调了二值化问题的焦点。二值化的好坏直接影响到后续的图像处理效果，如字符识别等。 接下来，论文讨论了基于边缘线检测的矩形框定位技术。这种方法用于准确地定位支票图像中的关键区域，例如金额、日期等。边缘检测可以帮助识别出图像的轮廓，进一步精确定位矩形框，确保信息的正确提取。然而，由于图像可能存在角度偏差，因此需要进行矩形框的纠偏处理，以纠正图像的倾斜，确保后续字符识别的准确性。 在大写手写字体的识别部分，论文提出了一个笔划跟踪算法。这种算法可以对支票上的字符进行切分，追踪每个数字或汉字的独立笔画。每个连通的笔画是汉字的基本构造单元。通过对这些笔画的分析和组合，可以重构出完整的字符。考虑到汉字的结构特征和支票上通常只有一行文字的事实，该算法能够有效地识别并分离出粘连的字符。 此外，论文还利用汉字的宽度特征来解决字符粘连问题。在汉字识别中，字符的宽度差异是一个重要的特征，可以通过比较相邻字符的宽度来判断它们是否粘连。通过这种方式，可以提高识别系统的准确性和鲁棒性。 这篇论文详细阐述了银行票据识别系统的关键技术，包括图像预处理、边缘检测、矩形框纠偏以及大写手写字体的识别方法。这些技术对于构建一个高效、精确的银行票据自动处理系统至关重要，能够极大地提升银行业务的自动化水平，降低人为错误，提高服务质量。