论文总字数：26097字

摘 要

纸币是人类商业活动的主要载体，是人类生活中不可或缺的一部分。所以，纸币的识别技术仍然具有十分广大的意义，基于图像识别的研究仍然有很大的研究价值和广阔的应用前景。

本文主要研究的是基于图像处理的人民币纸币面额识别。首先，本文对几种灰度化的方法进行了研究，在此基础上对邻域平均法与中值滤波法的滤波方法以及采用直方图均衡化对图像增强的方法进行了研究，并研究了大津法实现二值化的原理。在图像的倾斜校正中，本文使用了两点法确定纸币上边界，并通过求取上边界斜率得到图像的倾斜角度，然后进行旋转。在面额识别过程中，本文先对不同面额的纸币进行了特征研究，并基于各特征设计出几种识别方案，在此基础上研究了模板匹配法，最终使用模板匹配法成功实现了各个面额的识别。

经过多次的测试，本系统对在黑色背景下拍摄的比较平整的纸币能够进行很好的识别，且识别率很高。

关键词：图像处理 纸币识别 模板匹配

Research on RMB denomination recognition

Abstract

 Money is the main carrier of human commercial activities, and it is an integral part of human life. So, the banknotes recognition technology still has a very broad meaning, based on the research of image recognition has great research value and broad application prospect.

This paper mainly is the study of RMB banknote denomination recognition based on image processing. Firstly, this method on several gray was studied, filtering method for the neighborhood average method and median filter method based on this and using histogram equalization method for image enhancement is studied, and the realization of the value of the two Otsu method principle. In the correction image tilt, we use two method to determine the notes on the boundary, and by solving the boundary slope angle image rotation, and then. In the denomination recognition process, this paper first makes a feature of different denominations, and based on the characteristics of several recognition scheme is designed, based on the template matching method, and finally use template matching method succeeded in identifying each denomination.

After many test, this system is relatively flat to shoot in black background notes can be very good recognition, and the recognition rate is high.

Key Words: Image processing, Paper currency recognition, Template matching

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题研究的背景及意义 1

1.2 纸币面额识别的发展和研究现状 1

1.3 纸币面额识别系统概述 2

1.3.1 纸币面额识别系统的基本构成 2

1.3.2 纸币面额识别系统的相关概念 3

1.4 本文的主要工作和安排 4

第二章 纸币图像的预处理及实现 5

2.1 灰度化 5

2.2 图像的平滑与增强 6

2.2.1 图像的平滑 6

2.2.2 图像的增强 8

2.3 二值化 10

2.3.1 二值化方法概述 10

2.3.2 本文的二值化方法 11

2.4 纸币图像的倾斜校正 13

2.5 纸币图像的定位分割 17

2.6 归一化 20

2.7 纸币面额区域的定位分割 21

2.8 本章小结 22

第三章 面额识别 23

3.1 面额识别概述 23

3.1.1 面额数据的特征与特征提取 23

3.1.2 面额数据的特征匹配 24

3.2 本文的识别方法 24

3.2.1 标准模板的来源或建立 24

3.2.2 模板匹配与识别算法 25

3.3 本章小结 28

第四章 结果与分析 29

4.1 实验环境 29

4.2 测试过程与结果 29

4.3 分析 31

第五章 总结与展望 32

5.1 总结 32

5.2 展望 33

参考文献 34

致谢 36

第一章 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

纸币是人类进行商业活动的主要载体，也是社会的基础，更是国家财富和权利的象征，是人类生活中不可缺少的一部分。然而在上世纪，我国没有自己的纸币处理设备，全部都是依靠进口。自改革开放以来，我国的经济实现了飞速发展，市场交易的数目也越来越大，虽然目前的电子交易已成为普遍，但是在很多领域，电子货币依然无法取代传统的纸币，因为如今的电子交易不仅依靠各个银行的支持，还需要有网络的支持，需要具备一定的前提条件。现阶段，我国目前的货币流通方式依然是纸币，而且，许多行业都已经趋向于自动化和信息化发展，如目前在各个银行广泛应用的自动存取款机，以及近两年来投入使用的火车票自动售票机，和各个城市的地下轨道自助售票机，都需要机器能够自动识别纸币，智能处理原本都是人工处理的事情，所以，纸币的识别技术仍然具有十分广大的意义，并且基于图像识别的纸币面额识别研究仍然有很大的研究价值和应用前景。

基于图像处理的人民币纸币面额识别的研究，是指通过运用数字图像处理技术，对纸币进行一些处理，转换成效果明显的二值化图像，然后找出要识别的图像部分，通过识别算法进行识别，此技术可以作为各个纸币自动化应用系统的基础，再结合其他功能构成完整的纸币自动化应用系统。此外，图像处理系统还可以看成是一种比较独立的模块，可以应用到其他方面，如应用在交通方面的车牌号码的提取和识别，身份证号码的识别，甚至可以应用在对桥梁、路面的检测，目前路面检测车所使用的关键技术就关系到对路面图像的读入和识别。

1.2 纸币面额识别的发展和研究现状

对于纸币识别这一方面的研究，以日本和一些西方的发达国家开始研究的时间较早，并且已经成功的应用在了其自己国家纸币的识别，甚至于包揽了其他国家纸币的识别，因此，产生了一些纸币识别的技术，其中比较突出的是差别不等式技术，以及神经网络技术。对于差别不等式技术，由于需要专家根据经验进行人为选择每一张纸币的阈值和特征差别点，所以在应用方面有失方便。而神经网络模式识别方法作为模式识别领域的新的研究方向，其并行处理能力、广义性和自组织性被广泛使用在识别系统的各个方面，且识别效果显著，然而与此同时，却也有着一个严重的问题，由于神经网络的输入规模异常的庞大，训练和识别所花费的时间也相对较长，对于设备实时性的要求难以满足，而且具体的实现算法也相对较难，所以，单纯的神经网络模式识别也不能满足目前的需求。

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