基于图像匹配的银行汇票鉴别技术的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 汇票鉴别的基础知识 | 第15-33页 |
| 2.1 图像鉴别与票据鉴别的相关知识 | 第15-18页 |
| 2.1.1 传统的图像鉴别及汇票鉴别技术 | 第15-16页 |
| 2.1.2 银行汇票的主动鉴别技术 | 第16-18页 |
| 2.1.3 银行汇票的盲鉴别技术 | 第18页 |
| 2.2 图像预处理 | 第18-23页 |
| 2.2.1 图像噪声及去除 | 第18-19页 |
| 2.2.2 图像灰度化 | 第19-20页 |
| 2.2.3 二值化 | 第20-21页 |
| 2.2.4 边缘提取 | 第21-23页 |
| 2.3 彩色空间理论 | 第23-24页 |
| 2.3.1 三基色原理 | 第23页 |
| 2.3.2 颜色空间模型 | 第23-24页 |
| 2.4 图像配准技术 | 第24-32页 |
| 2.4.1 图像配准的定义 | 第24-25页 |
| 2.4.2 图像转换类型 | 第25-27页 |
| 2.4.3 图像配准常用的分类方法 | 第27页 |
| 2.4.4 图像内插 | 第27-30页 |
| 2.4.5 图像质量评价标准 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 银行汇票的配准及初匹配 | 第33-47页 |
| 3.1 待测汇票的初配准 | 第33-43页 |
| 3.1.1 平移的状态下的汇票配准 | 第33页 |
| 3.1.2 旋转状态下的配准 | 第33-39页 |
| 3.1.3 平移旋转相结合的状态 | 第39-40页 |
| 3.1.4 仿射状态下的配准 | 第40-43页 |
| 3.2 图像的分块处理 | 第43-45页 |
| 3.2.1 差图像 | 第44-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 重点区域的鉴别 | 第47-67页 |
| 4.1 框线的去除 | 第47-49页 |
| 4.2 汇票的初级鉴别 | 第49-52页 |
| 4.2.1 矩的概念及在本文中的物理意义 | 第49-51页 |
| 4.2.2 HU不变矩 | 第51-52页 |
| 4.3 基于重心及形状特征的精确鉴别 | 第52-55页 |
| 4.3.1 重心特征 | 第52-53页 |
| 4.3.2 宽长比特征 | 第53-54页 |
| 4.3.3 方向角特征 | 第54页 |
| 4.3.4 金额字符的拉长度-惯性比特征 | 第54-55页 |
| 4.4 汇票印鉴的鉴别 | 第55页 |
| 4.5 基于颜色分割的汇票印鉴提取 | 第55-57页 |
| 4.5.1 基于RGB颜色模型的印鉴提取 | 第55-56页 |
| 4.5.2 改进的印鉴提取算法 | 第56-57页 |
| 4.6 基于质心和红色分量的印章初鉴别 | 第57-59页 |
| 4.6.1 基于质心的初鉴别 | 第57-58页 |
| 4.6.2 基于红色分量的初鉴别 | 第58页 |
| 4.6.3 红色分量占总像素的比值 | 第58-59页 |
| 4.7 印鉴的精确鉴别 | 第59-66页 |
| 4.7.1 基于SIFT算法的印鉴匹配 | 第59-63页 |
| 4.7.2 改进SIFT算法 | 第63页 |
| 4.7.3 基于NCC算法的图像配准 | 第63-64页 |
| 4.7.4 相关系数法 | 第64-65页 |
| 4.7.5 NCC与相关系数法相结合的匹配鉴别 | 第65-66页 |
| 4.8 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 实验结果分析 | 第67-81页 |
| 5.1 实验环境 | 第67页 |
| 5.2 模块组成 | 第67页 |
| 5.3 模块实验分析 | 第67-79页 |
| 5.3.1 图像配准模块 | 第67-71页 |
| 5.3.2 金额鉴别模块 | 第71-75页 |
| 5.3.3 印章鉴别模块 | 第75-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-81页 |
| 第6章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第81-82页 |
| 6.2 下一步展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
