凹凸字符的银行卡图像其卡号字符颜色与背景色一致，同时存在背景花纹以及颜色干扰，并且字符边框不显著。现有的字符识别研究成果不适合银行卡卡号凹凸字符的识别，必须研究与其相适应的研究方法。　　银行卡卡号识别分别包括银行卡图像预处理、字符分割和字符识别三个主要部分。根据银行卡卡号的特点，对字符分割和字符识别两个重要部分进行深入研究和探索。主要工作分为以下几方面：　　由于凹凸银行卡的卡号主要是通过亮度级的变化来识别，通过对银行卡图像进行灰度化、图像增强、边缘检测等方法对进行预处理，获得字符边缘信息并准确定位字符区域，然后利用YUV图像模型中的色差分量获取背景花纹信息消除背景干扰。　　对银行卡图像进行字符分割，根据上一步得到的字符边缘图像进行垂直投影设置一定的阈值。根据设定的阈值将字符粗分割，根据粗分割得到的结果设置单个字符平均长度。根据这个字符平均长度判断提取需要细分的字符区域并分割。　　采用改进的模板匹配方法进行字符识别，在匹配过程中充分利用形状的连续性这一特点匹配时考虑当前点的邻域点，再对于匹配结果根据一定的判别函数得到匹配结果。　　基于以上方法的银行卡识别系统对于质量较好的银行卡图像能够较为准确的分割；识别字符时，对于凹凸字符的识别正确率较实体字符高。