基于数字图像处理的银行卡号智能识别技术

数字识别系统是现代化智能管理领域的重要组成部分，其作用特别体现在日常生活的智能化和数字化方面。本论文以我国各银行的银行卡为研究对象，提出了一种基于数字图像处理的银行卡号自动识别技术。该技术的主要目的是实现银行卡号信息的自动提取并将卡号以文本文件形式输出，以切合实际应用。其主要组成部分为：图像采集、图像预处理、数字号码定位、字符特征提取、字符标记、字符分割、字符识别等。通过实验测试，发现该技术可以实现85.6%以上的准确识别率。

随着计算机技术的发展，信息处理逐步向数字化转变，自动化的能力和水平不断提高。数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。利用MATLAB 等软件的强大处理能力可以迅速实现该过程，例如图像压缩、图像增强、图像复原等[1]-[4]。阿拉伯数字作为全球通用数字，在经济、生活等各个领域都扮演着重要角色，例如作为密码、身份认定等。如何高效、精密、安全的智能识别图像中数字信号已成为学术界的重要目标之一。

自动数字识别技术在国内外取得了飞速发展，具有较高的实用性价值。在农业方面，可用于粮食、种子纯度检测[5]。在畜牧业方面，可用于奶牛数字化管理[6]。在经融方面，可用于金融票据的面值识别[7] [8]。在社会方面，可用人口普查，仪表读数，手写数字与印刷数字识别等[9] [10]。研究者一方面探索更多可识别的数据库，将其应用于交通管理汽车牌照识别系统[11] [12]，公寓管理门牌号识别[13]等。另一方面采用模式识别方式[14]、图像二值化阈值法[15]、算子优化[16]等方法建立更加精密的处理系统。

将自动数字识别技术应用于银行卡号与社会生活息息相关。现有较为成熟的卡号识别系统仅限于磁条读取，磁条的寿命有限，刷取一定的次数后会出现不同程度的磨损。而本文采用图像处理光学方法非接触式测量，对卡面几乎没有任何损耗，可以无限次、大批量的对卡号进行提取统计，同时解决了现有的银行卡号信息传输手动输入工作量大的问题， 大大提高了工作效率。

其处理方式基于通用的计算软件， 拥有智能识别银行卡号的优势，可用途在银行自动存取款、企业财务部统计等社会金融方面。但是由于我国银行卡种类繁多，卡面背景相当复杂，使得银行卡号识别在单纯识别数字基础上增加了很大难度。

本文所构建的自动识别银行卡号系统的主要任务是对获得的图像进行预处理、卡号定位、字符分割、字符识别和输出。采用MATLAB 软件对每个模块依次进行编程和优化，并运用一系列图像处理手段排除背景干扰，以达到快速、准确识别并输出卡号数字的目的。最后通过一系列实际测试来检测该技术的实用性和准确性。

2. 图像识别系统的建立 2.1. 银行卡号自动识别理论知识 银行卡号自动识别系统的建立采用MATLAB 软件，其自带库函数与手动编程结合便可得到用户需要的模块函数。其优点是其功能强大，支持的文件格式很多，如*.BMP、*.JPG、*.GIF 等普遍应用格式，