1、目前國內(nèi)絕大多數(shù)銀行還是采用傳統(tǒng)的人眼識別方法檢驗支票印鑒真?zhèn)?，這種方法識別在準確度和速度方面已經(jīng)難以滿足當前金融系統(tǒng)的需求。近年來出現(xiàn)了基于PC機的印鑒自動鑒別系統(tǒng)，但存在設備體積大、成本高、實時性差等突出缺點，未得到大面積推廣應用。隨著嵌入式系統(tǒng)的不斷發(fā)展，基于嵌入式系統(tǒng)設計的支票印鑒真?zhèn)巫詣予b別系統(tǒng)的研究已經(jīng)開展，但目前的研究主要集中在處理和識別算法上，并未將檢測方式及快速性考慮在內(nèi)。隨著國內(nèi)支票開始異地流通和個人支票的出現(xiàn)，支票

2、的流通數(shù)量急劇增加，因此，在已有單張支票印鑒自動識別系統(tǒng)的基礎上，研究集連續(xù)采集、識別于一體的支票印鑒快速檢測的方法及關(guān)鍵技術(shù)具有重要意義。
　　 本課題旨在研究支票印鑒快速檢測方法的關(guān)鍵技術(shù)，以實現(xiàn)支票印鑒圖像的快速處理為目標，針對支票印鑒快速檢測的特點，研究了支票印鑒快速檢測時圖像的校正、印鑒圖像的分割及印鑒特征提取和識別等關(guān)鍵技術(shù)，基于此，設計并實現(xiàn)了能夠?qū)崿F(xiàn)支票印鑒快速檢測的原理樣機。主要研究工作如下：
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3、、實現(xiàn)了支票印鑒圖像的快速校正。在分析圖像采集過程中畸變成因的基礎上，建立了畸變和復原模型。通過錯位拼接實現(xiàn)了圖像構(gòu)建畸變校正；采用兩點法校正由傳感器的不一致性所造成的灰度畸變；將因行進過程缺陷而產(chǎn)生的幾何畸變分為縱向畸變和橫向畸變進行分別校正，通過掃描邊界與標準行進方向的偏差進行橫向畸變校正，通過比較相鄰兩行間像素差異來確定并消去差異行的方法進行縱向畸變校正。實驗結(jié)果表明，校正后的圖像可以滿足后續(xù)處理要求。
　　 2、提出基于

4、圖像背景分析的顏色分割方法。將顏色校正系數(shù)引入印鑒圖像分割和二值化算法中，該方法將背景底紋顏色與圖像的二值化方法結(jié)合起來。通過對不同顏色底紋背景下印鑒二值化圖像質(zhì)量的評估，求出各種顏色底紋背景圖像的最佳顏色校正系數(shù)。在圖像分割處理時，直接根據(jù)背景底紋的顏色調(diào)出最適當?shù)念伾Ｕ禂?shù)對圖像進行顏色校正，將經(jīng)過顏色校正的圖像再進行顏色分割，獲得印鑒的二值化圖像。該方法能夠在很短的時間內(nèi)獲得除去背景底紋且保留印鑒最多文字細節(jié)的二值化圖像。

5、>　　 3、研究了基于SURF算法的印鑒識別方法。在提取印鑒圖像的局部SURF特征的基礎上，基于歐式距離進行待識別印鑒和預留印鑒特征點之間的匹配和配準，利用印鑒筆畫邊緣差異實現(xiàn)印鑒真?zhèn)巫R別。實驗表明，印鑒識別算法對相同印鑒的識別準確率在97％以上，不同印鑒的識別準確率在94％以上，識別時間不超過70 ms。
　　 4、設計并實現(xiàn)了支票印鑒快速檢測系統(tǒng)硬件。建立了雙處理器快速支票印鑒檢測系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理部分的模型，分析了SOC系統(tǒng)中