基于多光譜圖像的澳元防偽鑒定研究.pdf

1、澳元多光譜圖像防偽鑒定技術是紙幣防偽領域研究的熱點問題，關系到國家的金融安全，有重要的理論研究價值和廣泛的應用背景。澳元多光譜圖像包含了澳元可見光圖像信息、紅外光圖像信息及紫外光圖像信息。通過澳元多光譜圖像能夠可靠地對澳元進行分類，并且能夠穩(wěn)定的檢測出傳統(tǒng)防偽技術無法識別的假幣、變造幣以及不宜流通的紙幣，保證流通澳元的安全性和可靠性。
　　國內(nèi)對澳元塑料幣的研究還處在起步階段，特別是澳元塑料幣相比其他紙幣而言有很多不同的防偽特性，

2、傳統(tǒng)的紙幣圖像鑒偽識別算法并不適用。澳元多光譜圖像防偽鑒定算法面臨的主要問題是：澳元多光譜圖像背景復雜，色彩鮮艷，紋理豐富；流通澳元存在不同程度的新舊、磨損，污染等情況；澳元采用了塑料材料和透明視窗等多種新型防偽技術。這對在圖像預處理、面額面向識別及真?zhèn)巫R別四個階段都提出了非常高的要求。
　　針對以上幾個問題，首先對澳元的防偽特性進行了分析，改進了邊緣檢測算法；其次，本文提出了基于紅外光譜圖像的澳元面額、面向識別算法，該算法結合澳

3、元所特有的透明視窗技術，以紅外光譜圖像為研究對象，提取透明視窗作為特征區(qū)域，完成了對澳元面額和面向的識別工作。然后，采用區(qū)域?qū)Ρ炔呗裕嗅槍π缘靥岢隽硕喙庾V圖像特征區(qū)域選取算法，并在此基礎上提出了基于灰度有效信息的改進特征，有效灰度分布的特征和基于灰度共生矩陣的澳元紋理結構特征提取算法。最后，為了提高分類能力，本文還引入了監(jiān)督式的訓練方法，提出了基于SVM的澳元分類算法。解決了傳統(tǒng)紙幣圖像鑒偽識別算法在對澳元進行識別時抗干擾能力弱、運算