灰度图像处理系统和方法技术方案

本发明专利技术公开了一种用于改进的支票代码行ＯＣＲ的灰度图像清除算法。提供一种用来处理灰度图像的图像处理系统，它包括：从灰度图像生成第一阈值处理的黑白图像的系统；从灰度图像生成第二阈值处理的黑白图像的系统，其中以比第一阈值处理的黑白图像的阈值更高的阈值生成第二阈值处理的黑白图像；以及将第一和第二阈值处理的黑白图像逻辑上组合起来以生成合成图像的系统。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术通常涉及灰度图像处理，更具体地说，涉及用于改进的支票代码行光学字符识别(OCR)的灰度图像清除系统和方法。
技术介绍
根据2004年21世纪支票清算法案(Check 21 Act)，现在允许首次存款的街道储蓄所(bank of first deposit)发送电子图像来代替实际项目(比如，纸支票)，以便于收藏。由于还没有使用传统磁墨字符识别(MICR)引擎的磁墨，因此为了处理该电子图像，支付行必须能够通过光学字符识别(OCR)引擎读出代码行。因此，对于在支票图像的代码行上执行OCR的能力就有了更大的兴趣。虽然ANSI(美国数字标准局)规范要求有清晰的代码行区域，然而代码行区域却经常被支票印刷背景、签名下拉笔画和其它形式的画面噪音所污染。尽管这些外来书写并不影响MICR的可读性，但是它们对OCR引擎提出了很大挑战。例如，从图2中可以看出，在样品支票的备忘录字段上的内容就包括了穿越并且污染了代码行的“下拉笔划”。这种干扰可能会引起OCR引擎的失败或者传递错误的“读”信息，转而导致费力的手工操作和开销。这里谈到的问题随着有用的前景信息(即，MICR字符)和画面噪音之间的画面对比的增加而变得更糟糕了。因此，生成没有画面噪音的黑白图像的可能变得越来越困难。从而，有必要提供一种能够有效清除在支票代码行中的污染的系统。
技术实现思路
本专利技术通过为改进的支票代码行OCR提供灰度图像清除算法来解决上面所提及的问题以及其它问题。在第一方面，本专利技术提供一种用于处理灰度图像的图像处理系统，所述系统包括用于从灰度图像生成第一阈值处理的黑白图像的系统；用于从灰度图像生成第二阈值处理的黑白图像的系统，其中以比第一阈值处理的黑白图像的阈值更高的阈值生成第二阈值处理的黑白图像；以及用于将第一和第二阈值处理的黑白图像逻辑上组合起来以生成合成图像的系统。在第二方面，本专利技术提供一种存储在计算机可读介质上的用于处理灰度图像中的代码行的程序产品，它包括配置成用来从灰度图像生成普通阈值处理的黑白图像的程序代码；配置成用来从灰度图像生成骨架图像(skeleton image)的程序代码，其中骨架图像包括改变后的阈值设置；以及配置成用来将普通阈值处理的黑白图像和骨架图像逻辑上组合起来以生成合成图像的程序代码。在第三方面，本专利技术提供一种处理灰度图像中的代码行的方法，它包括从灰度图像生成普通阈值处理的黑白图像；从灰度图像生成骨架图像，其中骨架图像包括改变后的阈值设置；以及将普通阈值处理的黑白图像和骨架图像逻辑上组合起来以生成合成图像。在第四方面，本专利技术提供一种用于配置图像处理系统的方法，它包括提供计算机基础结构，它可操作用于从灰度图像生成普通阈值处理的黑白图像；从灰度图像生成骨架图像；以及将普通阈值处理的黑白图像和骨架图像逻辑上组合起来以生成合成图像。在第五方面，本专利技术提供一种包含在传播信号中的、用于实现图像处理系统的计算机软件，该计算机软件包括用来使计算机执行下列功能的指令从灰度图像生成普通阈值处理的黑白图像；从灰度图像生成骨架图像；以及将普通阈值处理的黑白图像和骨架图像逻辑上组合起来以生成合成图像。附图说明本专利技术的这些以及其它特征将通过下面结合附图进行的对本专利技术的各方面的详细描述而变得更易于理解，其中 图1示出了根据本专利技术的实施例的具有图像处理系统的计算机系统；图2示出了支票的灰度图像；图3示出了根据本专利技术的实施例生成的普通阈值处理的黑白图像；图4示出了根据本专利技术的实施例生成的骨架图像；图5示出了根据本专利技术的实施例生成的合成图像；图6示出了根据本专利技术的实施例生成的合成图像的清除版本；图7示出了从合成图像的清除版本中捕捉的MICR代码行。具体实施例方式下面参考附图，图1示出了一个计算机系统10，它具有从输入的带有代码行34的灰度图像32(比如，支票)中生成代码行数据30的图像处理系统18。图像处理系统18为改进的支票代码行光学字符识别提供灰度图像清除，来解决代码行34被灰度图像32中的其它信息污染的情况。应当知道，虽然这里阐述的示意实施例涉及支票图像中的代码行34的清除，然而这里阐述的技术也可以在任何用于其它目的的灰度图像处理中应用。此外，应当知道，这里使用的术语“黑白图像”，是指任何二值图像。在下面详述的示意实施例中，图像处理系统18使用更高的并且自适应的阈值处理创建“骨架”图像。通过将骨架图象和普通阈值处理的图像逻辑上组合起来生成合成图像，从而使骨架图像被有限制的光溢(limited blooming)。随后，合成图像受检于磁墨字符识别(MICR)印刷规则(比如，代码行配置)，并且使用连通分量分析来对合成图象进行清除。最后的结果是相对来说清晰的黑白图像，很适合于OCR。另外，也可以使用递归阈值处理来生成一系列骨架图像，它们可以和一个或多个普通阈值处理的图像组合来生成多个合成图像。然后可以对每个合成图像的OCR结果使用投票引擎(voting engine)38，来提高OCR的性能。这样的投票引擎对于本领域的技术人员来说是公知的。通常的，计算机系统10可以包括，例如，台式电脑、笔记本、工作站等等。此外，可以将计算机系统10实现为客户端和/或服务器的一部分。计算机系统10通常包括处理器12、输入/输出(I/O)14、存储器16以及总线17。处理器12可以包括单个处理单元，或者它可以在一个或多个位置，如客户端和服务器中的一个或多个处理单元之间进行分布。存储器16可以包括任何公知类型的数据存储和/或传输介质，包括磁介质、光学介质、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、数据高速缓存、数据对象等等。此外，存储器16可以位于单独的物理位置上，包括一种或多种数据存储类型，或者可以在多个物理系统之间以各种形式分布。I/O 14可以包括与外部资源进行信息交换的任何系统。外部设备/资源可以包括任何公知类型的外部设备，包括监视器/显示器、扬声器、存储器、另一计算机系统、手持设备、键盘、鼠标、声音识别系统、语音输出系统、打印机、传真机、寻呼机、无线设备等。总线17在计算机系统10中的每一个组件之间提供通信连接，并且同样可以包括任何公知类型的传输连接，包括电连接、光学连接、无线连接等等。虽然没有在图中示出，附加的组件，例如高速缓冲存储器、通信系统、系统软件等等，也可以合并到计算机系统10中。可以通过网络，例如因特网、局域网(LAN)、广域网(WAN)、虚拟专用网(VPN)等，来提供对计算机系统10的访问。可以通过直接的硬件连接(例如，串行口)，或者通过可使用任何有线和/或无线传输方式的组合的可寻址连接来进行通信。此外，也可以使用传统的网络连接，例如令牌环、以太网、WiFi或者其它传统的通信标准。然而，也还可以通过传统的TCP/IP基于套接字协议来提供连接。在这种情况下，可以使用因特网服务供应商来创建互联。此外，如上所述，可以在客户端-服务器或服务器-服务器环境中进行通信。如图1所示，图像处理系统18包含普通阈值处理图像生成系统20、骨架图像生成系统22、图像合成系统24、连通分量清除系统26、代码行OCR系统28和递归阈值处理系统36。根据示意的图像处理，普通阈值处理图像生成系统20从灰度图像32生成普通阈值处理的黑白图像。通常，阈值处理(thr本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用来处理灰度图像的图像处理系统，包括：用于从灰度图像生成第一阈值处理的黑白图像的系统；用于从灰度图像生成第二阈值处理的黑白图像的系统，其中以比第一阈值处理的黑白图像的阈值更高的阈值生成第二阈值处理的黑白图像；以及 用于将第一和第二阈值处理的黑白图像逻辑上组合起来以生成合成图像的系统。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：拉温德尔普拉卡什，罗伯特威廉克鲁帕，鲁德尼吉恩穆恩，马德胡拉萨特，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]