票據(jù)自動處理系統(tǒng)中的預(yù)處理技術(shù)研究.pdf

1、金融票據(jù)自動處理系統(tǒng)以其較高的學術(shù)價值和應(yīng)用價值越來越受到國內(nèi)外眾多著名研究機構(gòu)以及學者的廣泛重視.票據(jù)圖像的預(yù)處理是字符識別的前提和基礎(chǔ),預(yù)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(yīng)用表明,預(yù)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(yù)處理后字符圖像的質(zhì)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(jù)為研究對象,主要對預(yù)處理過程中的一些核心技術(shù)進行研究和改進,并取得了一定的成果.針對票據(jù)圖像

2、中普遍存在的筆畫與表格框線交疊的現(xiàn)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(shè)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(jù)圖像背景復(fù)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(jié)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(nèi)的相對特性.通過二維直方圖內(nèi)的投影變換,目標和背景對應(yīng)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(jié)果表明了提出的兩種算法更有效.針對票據(jù)中大量的數(shù)字串填寫在定位格內(nèi)的情況,提