紙幣多光譜圖像分析方法.pdf

1、紙幣圖像識別是近年來在模式識別領域較為活躍的一個課題，而且有著很廣闊的應用前景，由此技術研制的紙幣清分機正在銀行等金融系統(tǒng)發(fā)揮著越來越大的作用。隨著彩色傳感器的應用，如何利用多光譜紙幣圖像進行識別，并且保證識別速度滿足清分機的性能要求，逐漸成為紙幣識別的重要問題。紙幣清分系統(tǒng)的核心技術基礎是實時紙幣圖像處理。
　　紙幣圖像分析理解技術對紙幣流通監(jiān)管具有十分重要的意義。本文對多光譜紙幣圖像進行深入分析，研究了快速紙幣分類、紙幣圖像細

2、節(jié)檢測(新舊特征、污損特征)，設計完成了紙幣清分系統(tǒng)。
　　針對紙幣多光譜圖像的特點，本文在紙幣清分系統(tǒng)基礎上提出了幾種改進策略：在多光譜圖像的預處理階段，提出了一種補償與采集并行處理的紙幣圖像與處理策略，提高了多光譜圖像采集的穩(wěn)定性和處理的速度。并利用HSI圖像中亮度分量進行邊緣檢測。在特征提取方面，針對圖像會出現(xiàn)變形的情況，提出了一種自適應的網格特征提取方法，這種方法具有更好的穩(wěn)定性。并利用圖像的顏色信息和紙幣圖像的幾何形狀對

3、面額進行分類，提高了面額分類的準確率。根據(jù)系統(tǒng)中類內距離過大類間距離過小的情況，提出了距離分類器與人工神經網絡分類器相結合的識別方法，與原系統(tǒng)的網格特征加距離分類器識別方法相比，具有更好的識別效果。
　　在紙幣新舊檢測中，提出了一種基于多光譜圖像新舊判別方法，彌補了灰度圖像在新舊檢測時判別結果易受圖像傳感器一致性差異和設備在運行過程中的圖像亮度變化的影響，并利用多光譜圖像的色彩均勻性特征完成紙幣圖像的污損檢測，提高了污損檢測的能力