图像处理与模式识别技术的不断发展,已使支票自动识别成为金融自动化的重要组成部分,同时支票一体化规范化趋势也给国内支票识别带来了更广泛的应用前景。但相比国外支票的应用,国内的票据识别率仍比较低、支票自动化水平不够高。本文对银行支票识别技术作了深入研究,提出了一些新颖的算法,并通过实验进行了仿真实现。全文分五大部分论述,包括绪论、支票图像预处理、支票印鉴提取和识别、支票信息提取、支票识别核心接口设计方案,具体如下:⑴分析了国内外支票识别技术研究现状和发展趋势,研究了国内支票特点和业务发展方向,指出了现有支票识别存在的问题以及选题的目的和意义;⑵支票预处理部分研究了频域平滑去噪、局部二值化、以及基于票据局部区域方向投影的倾斜校正;⑶支票验印部分首先分析比较了基于灰度和色度空间的印鉴提取方法;然后使用优化的旋转配准方法进行印鉴匹配;最后分别基于Zernike矩不变量特征采用加权欧式距离和基于整体图像匹配差的识别方法,对印鉴样本进行识别;⑷支票信息提取部分基于国内银行支票的特征,分别采用BP神经网络和支持向量机进行支票版面分类;识别支票类型后,使用基于空白支票模板相差的方法提取填入文字信息,获得了良好的性能;⑸针对支票自动识别的一般需求,结合当今软件编程发展方向,提出了基于OOP思想的支票核心识别接口设计方案。通过分析比较实验结果,提出了一系列新颖的处理方法,如基于局部区域方向投影的倾斜校正、基于色度空间HSV的印鉴提取、基于SVM的票据版面分类、基于支票空白模板的信息提取以及支票识别核心接口方案等,为支票自动识别提供了更加丰富的实现途径。