基于圖像處理的紙幣特征識別技術(shù)研究.pdf

1、當今經(jīng)濟快速發(fā)展帶動金融行業(yè)一起向前發(fā)展，對紙幣清分機清分能力的要求也不斷提高，基于圖像處理的紙幣特征識別技術(shù)是紙幣清分機研發(fā)中的關(guān)鍵技術(shù)，因此受到的關(guān)注也日益增多，應(yīng)用的領(lǐng)域也日益變寬。現(xiàn)在國內(nèi)的基于圖像處理的紙幣特征識別技術(shù)普遍存在著分類準確性差，容易受到外部條件的制約，對于紙幣清分污損殘缺的能力差的缺點。本文研究了上面的缺陷，并且改進了關(guān)于紙幣圖像在面額、面向的識別方法。并針對現(xiàn)在紙幣清分機不能對紙幣的號碼進行識別，提出針對紙幣序

2、列號識別的算法，這將會作為紙幣清分機的一個識別模塊。
　　 本文主要使用現(xiàn)在我們國家流通的第四、五版新版人民幣作為識別的原始圖像，在研究紙幣特征識別的時候，先對采集到的紙幣數(shù)字圖像進行灰度處理，接下來對灰度圖像進行一系列諸如自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模式識別等方法的識別。首先詳細的分析了紙幣圖像的預(yù)處理圖像增強與圖像的分割兩部分，采用的是直方圖變化增強與中值濾波以及圖像的銳化，對于圖像的分割主要采用圖像邊緣檢測及灰度閾值分割的方法。其

3、次本文分析了傳統(tǒng)的基于二維模板匹配的算法，有針對性的提出了改進的算法即基于一維灰度投影的匹配算法。發(fā)現(xiàn)采用新的算法對于紙幣圖像的面額識別來講速度更快。并且在此基礎(chǔ)上建立、訓(xùn)練改良后的自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了對紙幣圖像的四種面向的識別。針對紙幣序列號通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對字母和數(shù)字進行識別，取得很好的識別結(jié)果。最后通過紙幣圖像新舊及殘缺不同所對應(yīng)的直方圖變化不同對紙幣的新舊及殘缺進行識別。通過實驗發(fā)現(xiàn)本文所研究的基于圖像處理的紙幣特征識別