【摘 要】
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银行票据图片采集过程易受到复杂背景干扰和光照不足或不均等不利影响,使得自动、准确、实时裁剪票据的任务很具挑战性。在票据自动纠偏基础上,提出了基于图像自适应二值化的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号：61272364）,广东省自然科学基金-博士启动项目（编号：2014A030310415）,广东省教育厅科研项目（编号：2013LYM_0102）资助
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银行票据图片采集过程易受到复杂背景干扰和光照不足或不均等不利影响,使得自动、准确、实时裁剪票据的任务很具挑战性。在票据自动纠偏基础上,提出了基于图像自适应二值化的银行票据自动、快速裁剪策略。将该策略应用到银行印控仪进行集成测试,不同成像背景和光照环境下的多组数据结果表明本策略在自然光照环境中,能够很好地抑制背景干扰,准确裁剪票据,而在背景颜色接近票据底色时或存在明显光斑干扰情况下,依旧能够获得正确结果,总体裁剪正确率达到95%,其自适应性和鲁棒性明显优于基于边缘提取的方法。且改进了快速中值滤波算法,大大降
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