基于多光譜圖像分析的紙幣鑒偽關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、基于多光譜圖像分析的紙幣防偽技術(shù)是當(dāng)前紙幣防偽領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，它直接關(guān)系著國家金融安全，有著重要的理論研究價(jià)值以及廣闊的市場應(yīng)用前景。相比傳統(tǒng)紙幣鑒偽方式，通過對紙幣的多光譜圖像的綜合分析和處理，可以更穩(wěn)定、高效的檢測假幣，保證紙幣在流通過程中的穩(wěn)定性和可靠性。本文對紙幣圖像的獲取、圖像預(yù)處理、特征提取、分類算法等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入的研究，主要工作內(nèi)容體現(xiàn)在以下幾個方面:
　　(1)本文介紹了紙幣多光譜圖像的采集與獲取技術(shù)。對比各

2、類傳感器的優(yōu)缺點(diǎn)，由于CIS低成本、寬市場、便捷安裝等優(yōu)勢，最后選用CIS圖像傳感器。另外本文還詳細(xì)介紹了采集模塊的設(shè)計(jì)原理，工作過程。
　　(2)為了提高圖像處理速度，本文采用改進(jìn)的灰度計(jì)算算法以滿足系統(tǒng)對檢測速度的要求。再對圖像進(jìn)行光照補(bǔ)償、去噪、邊緣檢測、圖像旋轉(zhuǎn)等一系列圖像預(yù)處理過程，最終獲取歸一化的紙幣圖像。
　　(3)本文提出一種新的自適應(yīng)近鄰選取的保局投影的紙幣鑒偽圖像降維算法。LPP不僅解決了傳統(tǒng)線性PCA紙

3、幣特征提取方法難以保持原始數(shù)據(jù)非線性流形的缺點(diǎn)又解決了非線性方法難以獲得新樣本點(diǎn)低維映射投影矩陣的缺點(diǎn)。另外為了自適應(yīng)的選擇近鄰，本文采用鄰域壓縮和擴(kuò)張算法來自適應(yīng)的選取保局投影的鄰域。這種算法不僅從理論上保證了所選擇的鄰域，能夠匹配流形的局部幾何性質(zhì)，而且當(dāng)流形上曲率較小時(shí)，會盡可能的擴(kuò)張鄰域來加強(qiáng)樣本點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)性。
　　(4) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對紙幣圖像進(jìn)行分類，首先對大部分的樣本圖片進(jìn)