基于圖像處理的人民幣紙幣特征提取與識(shí)別的研究.pdf

1、伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的行業(yè)和領(lǐng)域都實(shí)現(xiàn)了信息化和自動(dòng)化，銀行業(yè)務(wù)的全面自動(dòng)化將是銀行業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)，紙幣清分機(jī)的智能化將是銀行業(yè)務(wù)自動(dòng)化最好的體現(xiàn)，基于國(guó)內(nèi)紙幣清分機(jī)技術(shù)都有一定的缺陷，存在著分類準(zhǔn)確性差，易受環(huán)境制約，挑殘能力差等缺陷。本文針對(duì)基于圖像處理的紙幣特征識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了深入的研究和分析。
　　本文主要采用目前流通的人民幣第四版、第五版作為識(shí)別樣本圖像，在研究特征識(shí)別之前，先對(duì)采集到的待處理紙幣圖像進(jìn)行預(yù)

2、處理，文中分析了紙幣圖像的預(yù)處理算法，主要包括圖像的增強(qiáng)，傾斜校正和圖像分割三大部分。采用線性增強(qiáng)以及空域?yàn)V波增強(qiáng)的方法實(shí)現(xiàn)了圖像的對(duì)比度增強(qiáng)。對(duì)于圖像的傾斜校正，采用的是多級(jí)Hough變換，用由粗到細(xì)的角度搜索步長(zhǎng)進(jìn)行圖像的傾斜檢測(cè)，并根據(jù)傾斜角度來(lái)使用雙線性差值法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)校正。圖像的分割采用基于區(qū)域定位的分割算法，粗略定位序列號(hào)所在區(qū)域。
　　紙幣面額識(shí)別中，分析和比較一維灰度投影算法和二維模板匹配算法，針對(duì)算法的計(jì)算量問(wèn)題，

3、采用了基于一維灰度投影的匹配算法，該算法主要原理是，對(duì)紙幣圖像分別進(jìn)行水平投影和縱向投影變換，將二維紙幣圖像轉(zhuǎn)換為一維圖像之后再進(jìn)行匹配試驗(yàn)。識(shí)別實(shí)驗(yàn)獲得了95％以上的識(shí)別率，相對(duì)理想。并在已知紙幣面額和版本基礎(chǔ)上，針對(duì)不同種類的紙幣建立和訓(xùn)練相應(yīng)的改進(jìn)后的SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)紙幣圖像四種面向的識(shí)別，識(shí)別率高于95％。
　　針對(duì)紙幣序列號(hào)識(shí)別，反復(fù)采用投影法來(lái)實(shí)現(xiàn)序列號(hào)字符分割，通過(guò)逐像素特征提取法提取字母和數(shù)字的灰度特征來(lái)