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、高效地实现银行业务的信息化,缩短每笔业务的操作时间,保护客户原始数据,并对其进行电子认证,成为银行自动化的研究课题。图像处理与模式识别技术的不断发展,已使支票自动处理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,国内的支票识别率仍比较低、支票自动化水平不够高。对支票的自动处理可分为以下几个步骤:首先,把要处理的支票通过扫描仪、摄像机、清分机等输入设备输入到计算机并作为图像数据存储下来,并对支票图像进行倾斜校正;其次,对支票图像的信息区域定位及截取;第三,对截取的信息区域进行切分和识别判定,并根据识别结果对支票进行分类输入到数据库。本文对支票自动处理的以下几个方面作了深入研究,提出了一些新颖的算法,并通过实验进行了仿真实现。一、支票的倾斜校正,本文采用基于链码的直线检测算法,然后根据检测出的直线的斜率计算出支票的倾斜角度并对支票旋转校正;二、支票信息区域的截取,本文根据我国所有支票结构基本相同的特点,首先确定每个待截取区域的大致位置,然后通过灰度投影、二值化处理等方法截取每个信息区域;三、支票大写金额串的切分,它是支票自动处理技术最核心的部分,也是最难的部分,本文主要思想是基于连通域方法,首先对连通域进行上下合并,然后切分粘连字符,根据字符约束宽度计算所有分割路径,最后识别切分结果选择最优分割路径。