支票印章图像配准和检测算法研究

论文摘要

印章作为一种具有法律意义的标志,已经广泛应用于银行等众多金融领域。随着社会经济的快速发展和图像处理技术的逐步深入,传统的人工检测印章的方法已经不能够满足人们的需要,因而快速、有效的检测支票印章已经成为银行系统中亟待解决的问题。论文在研究了国、内外现有技术发展的基础上,结合数字图像处理和模式检测等技术,提出了一种基于数字图像处理技术的支票印章配准和检测方法。论文首先阐述了支票印章配准和检测方法的研究背景和现实意义,并对目前的研究状况做了分析和概括;其次,介绍了数字图像处理和形态学的相关知识;论文还针对灰度图像,详细的叙述了图像增强和分割的各种方法;最后,针对印章为彩色的特点,采用RGB和HSV颜色模型对印章图像进行提取,然后运用旋转配准的方法实现了印章图像的匹配,采用基本检测方法和基于Zernike矩不变量特征的方法,对印章图像进行了检测。实验结果表明:本文提出的方法可以得到较好的图像处理结果,实现了支票印章的有效检测。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国、内外研究现状
• 1.3 本文研究工作
• 第二章 数字图像处理基本算法
• 2.1 数字图像处理介绍
• 2.1.1 数字图像图像
• 2.1.2 数字图像处理应用
• 2.2 图像灰度化
• 2.3 图像二值化
• 第三章 印章图像预处理算法
• 3.1 印章图像增强算法
• 3.1.1 灰度变换
• 3.1.2 直方图统计
• 3.1.3 中值滤波
• 3.2 印章图像分割算法
• 3.2.1 图像分割概念
• 3.2.2 边缘检测
• 3.2.3 阈值分割
• 3.2.4 区域分割
• 3.3 本章小结
• 第四章 印章图像配准和检测算法
• 4.1 颜色模型信息提取
• 4.1.1 常用颜色模型
• 4.1.2 RGB 颜色模型
• 4.1.3 HSV 颜色模型
• 4.2 印章图像配准算法
• 4.2.1 方形印章配准算法
• 4.2.2 圆形印章配准算法
• 4.2.3 印章最优化算法
• 4.3 印章图像检测算法
• 4.3.1 基本检测方法
• 4.3.2 矩不变量检测算法
• 结论
• 致谢
• 参考文献