票据OCR系统：图像预处理与小波变换技术的应用

"这篇论文详细介绍了票据OCR系统的设计与实现，该系统主要用于银行和税务行业的自动票据扫描、识别和电子存储。作者赵莉和于承新来自山东建筑大学商学院，他们在2007年提出了一个结合灰度分段线性拉伸、二值化、滤波去噪等图像预处理技术以及字符投影特征和小波变换特征提取方法的OCR系统。此外，他们还利用小波变换的高频和低频系数进行分类多模板匹配，通过实验验证了设计的有效性。" 正文: 票据OCR系统是信息技术在金融和税务领域的重要应用，它能够自动化处理大量纸质票据的识别和数字化，显著提高工作效率。这篇2007年的论文深入探讨了这样一个系统的构建过程，其中包含了几个关键的技术环节。 首先，图像预处理是OCR系统的第一步，其目的是优化原始图像质量，以便后续的字符识别。文中提到的预处理技术包括灰度分段线性拉伸，这一技术用于调整图像的灰度级，使其更适合后续处理；二值化则将图像转换为黑白两色调，便于区分背景和字符；滤波去噪则是为了消除图像中的噪声，如斑点或线条，提高识别准确性。 其次，特征提取是识别的关键步骤。作者设计了一种结合字符投影特征和小波变换的方法。字符投影特征是从垂直方向分析字符的高度和形状，而小波变换则可以捕获字符的局部细节和尺度信息，这两者的结合使得系统能够在不同尺度和方向上提取特征，增强了识别的鲁棒性。 再者，模板匹配是将提取的特征与预先训练的模板进行比较，以确定最佳匹配。论文中，作者利用小波变换的高频系数和低频系数进行分类多模板匹配。高频系数捕获图像的细节，而低频系数反映图像的整体结构，这种匹配策略可以适应不同形态的字符，提高了识别精度。 最后，对照实验的实施证明了所设计系统的效果。通过实际应用和对比，论文作者验证了所提出的图像预处理技术、特征提取方法以及分类多模板匹配策略的有效性和实用性，为票据OCR系统在实际环境中的应用提供了坚实的基础。 这篇论文详细阐述了票据OCR系统的核心技术，包括图像预处理、特征提取和模板匹配，并且强调了小波变换在这些过程中的重要作用。这项工作对于理解和改进OCR技术，特别是在金融和税务领域的应用，具有重要的参考价值。