基于Contourlet變換理論的紙幣清分系統(tǒng)研究.pdf

1、紙幣是一個(gè)國(guó)家的象征,紙幣識(shí)別和分類是銀行自動(dòng)存取款機(jī)、鐵道交通自動(dòng)售票機(jī)、企事業(yè)單位自動(dòng)售貨機(jī)以及公安機(jī)關(guān)為打擊犯罪而使用的自動(dòng)鑒偽機(jī)等多種領(lǐng)域不可缺少的一部分。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,金融犯罪活動(dòng)日益猖獗,因此紙幣識(shí)別與防偽技術(shù)已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)。紙幣圖像不僅包含多光譜、厚度以及磁信號(hào)等信息,還包含了豐富的紋理信息。同時(shí),紙幣本身具有的序列號(hào)可以唯一標(biāo)識(shí)每張紙幣,為紙幣鑒偽提供了有利依據(jù)。本文重點(diǎn)研究了基于Contourle

2、t變換域的紙幣圖像特征提取及紙幣序列號(hào)識(shí)別的相關(guān)技術(shù),并構(gòu)建了一個(gè)紙幣圖像識(shí)別分類的系統(tǒng)原型。針對(duì)以往方法對(duì)低質(zhì)量紙幣識(shí)別率很低的問題,本文提出方法的具體研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)本文提出了一種新的基于 Contourlet變換的紙幣圖像特征提取方法。首先對(duì)預(yù)處理后的紙幣圖像進(jìn)行Contourlet變換,把紙幣圖像多尺度、多方向分解,得到圖像的高低頻子帶。然后,提取其中最能夠代表系數(shù)分布規(guī)律的統(tǒng)計(jì)特性,并把這些統(tǒng)計(jì)量聯(lián)合在一起共同

3、構(gòu)成紙幣圖像特征向量。最后使用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)紙幣圖像進(jìn)行識(shí)別,該方法有效地克服了低質(zhì)量紙幣圖像識(shí)別率較低的缺陷,具有高穩(wěn)定性與可靠性。
　　(2)本文提出了一種基于Contourlet變換的紙幣圖像序列號(hào)識(shí)別方法。首先在獲取字符階段,結(jié)合使用了先驗(yàn)知識(shí)、投影以及行掃描方法對(duì)序列號(hào)字符進(jìn)行了預(yù)處理,實(shí)現(xiàn)了序列號(hào)字符的有效定位和分割。在序列號(hào)特征提取階段,首次把Contourlet變換理論應(yīng)用到紙幣序列號(hào)特征提取領(lǐng)域中。針對(duì)紙