在金融电子化的趋势下，信息技术手段已成为金融行业新的业务增长点，如何快捷、准确、高效地实现银行日常业务的信息化，缩短每笔业务的操作时间，保存客户原始信息，并对其进行电子认证，成为银行自动化的研究课题。 对银行票据的自动处理一般由以下几个步骤组成：首先，把要处理的票据通过扫描仪、摄像机等输入设备输入到计算机中作为图像数据储存下来；其次，对电脑中的票据图像进行处理，识别票据类型；再次，在票据类型识别的基础上，进行票据有效信息(包括打印体和手写体)的定位和截取。在票据识别的基础上，实现有效信息的定位是不难的，因为每种票据包含有效信息的区域在图像中都有固定的位置。第四，识别截下区域中的有效信息并记录入数据库中。这些有效信息包括：用户名、账号、操作金额、操作员、日期等。 在以上处理步骤中，票据类型的识别是十分关键的一步。本文提出了一种高效的、基于特征线检取的票据类型识别算法。 在图像识别中，确定识别的判据是重要的，但是问题的另一方面，即如何抽取图像的特征也是相当重要的。如果图像特征找不好，识别就不可能准确。仔细研究一下票据版面就会发现，大部分票据都是表格结构的。票据表格由一些特征线段组成。这些特征线段的位置、尺寸相对固定，并且不同票据的特征线位置、尺寸、数目并不相同或完全相同。根据票据版面的这个特点，设置这些特征线作为版面特征进行特征提取和特征匹配。 该票据类型识别算法由两个步骤组成。首先，票据图像中特征线段的提取。目前，在图像中提取线段的算法有很多，这些算法各有优缺点。在分析这些算法优缺点的基础上，根据票据图像中线条的特点给出了一个基于规则的搜索—跟踪线段检取算法。第二步，在特征线检取的基础上，根据不同票据有不同几何和拓扑结构这一原理，给出了一种参数化的票掘类型匹配算法。 实验结果表明，本文的单据类型识别算法具有较强的抗噪声能力和较高的识别率，并且具有较低的计算复杂度，已经达到实用化的要求。