印鉴在中国、日本、韩国等东方国家有着广泛的应用。在我国,印鉴的作用尤其重要。但随着社会经济的发展,银行业务量日渐增大,传统的人工鉴别支票印鉴真伪的方法,已不适应银行业务的需要。而市场上现有的银行印鉴自动识别系统又存在判据单一、识别错误率高等缺陷。因此,对支票印鉴图像的提取和配准方法进行进一步的研究,具有较高的现实意义和理论意义。本文在搜集和分析国内外相关研究报告及学术论文的基础上,结合图像处理和模式识别的知识,专注于支票印鉴图像的提取和配准方法研究。论文中首先对支票印鉴图像的复杂特性进行了分析。为了消除盖印条件的影响以及支票本身背景暗花、手写或印刷字体等形成的噪声干扰,本文采用色彩分量变换法、灰度线性化、中值滤波、最大类间方差法、形态学闭运算及贴标签法等系列方法流程,对支票印鉴图像进行预处理,得到适宜识别的二值低噪声图像。在获得二值印鉴图像的基础上,本文提出了种子扩散孔洞填充算法和改进的多级Hough变换检测圆的方法,并运用其提取出预留印鉴的特征信息作为先验知识,将支票中的圆形印鉴和方形印鉴依次提取出来。这一印鉴图像的提取过程,改正了现有方法多是针对单个印鉴进行处理的缺点。针对提取出的圆形印鉴印文缺损,本文建立了三个基准图像,运用形态学的细化算法及膨胀运算对其进行处理,找到缺损位置并进行补偿。在分析了传统的印鉴配准方法的基础上,本文提出了一种先粗略配准再精确配准的双层印鉴图像配准算法,其旋转角度可精确到0.1o,从而实现了印鉴图像的精确配准。为了对配准效果有一个量化的评价,本文引入了判决中常用的内差和外差概念,通过对内差、外差百分比设定阈值的方法进行印鉴真伪判决。对大量支票印鉴样本经过上述预处理、提取及配准方法处理后,取得了比较满意的判决结果,可以证明该方法得到的配准图像效果良好。