二值化及其在支票识别预处理中的应用的中期报告摘要：支票识别是现代银行业务流程中的重要环节之一，其预处理的质量直接影响到后续识别及其它业务的效率和准确性。二值化是支票预处理中的一种基本操作，其目的是将图像转化为黑白二值图像，以减少噪点、增强边缘信息、便于后续处理。本文对二值化算法进行了研究，并将其应用于支票识别预处理中。关键词：支票识别、预处理、二值化一、研究背景支票是人们日常生活中用于存取资金的重要工具之一，其传统的业务流程需要人工处理，效率低下且容易出错。因此，现代银行业务中的支票识别技术成为了一个热门研究领域。支票识别技术主要包括图像预处理、文字识别、语义理解等方面。其中，图像预处理是整个流程中的重要步骤之一，其质量直接影响到后续步骤的效率和准确性。图像二值化是支票预处理中一个非常基本的操作，其目的是将图像中的文本信息与背景分离，生成二值图像。对于支票中的汉字和数字等字符信息，其像素分布大多是集中在亮度较高的区域，而背景多为较暗的区域。因此，通过二值化算法可以根据像素的亮度值分离出文本信息和背景信息，便于后续的处理。二、研究方法1、阈值分割法二值化算法中，阈值分割法是常见的一种方法。其原理是将图像中的像素值与一个给定的阈值进行比较，大于该阈值的像素设置为白色，小于该阈值的像素设置为黑色。这种方法简单易懂，计算量小，但其结果会受到噪点和光照等因素的影响，对于复杂背景的支票图像效果不佳。2、自适应阈值法自适应阈值法的原理是根据每个像素周围的亮度值进行动态阈值的计算。这种方法在处理局部亮度变化和噪点较多的图像时效果较好，但同时也增加了计算量，不适合处理大型图像。3、基于直方图的阈值法该方法基于图像像素值的分布特点，计算出图像像素值的直方图，并根据直方图中的波峰和波谷确定全局或局部阈值。该方法适用于对比度较高的图像，但对于光照变化和背景复杂的图像效果不佳。三、初步结果分析我们使用MATLAB对二值化算法进行了初步实现，并将其应用于支票识别预处理中。实验结果表明，二值化算法对于光照变化较小、背景简单的支票图像效果良好，但对于光照变化大、背景复杂的图像效果较差。因此，在实际应用中需要结合其他预处理算法进行综合优化。四、进一步研究方向在后续的研究中，我们将继续探索二值化算法在支票识别预处理中的应用，尝试结合其它预处理算法进行优化。同时，我们也将尝试使用深度学习等新技术对支票预处理进行研究和探索，以提高支票识别的准确性和效率。