人民币纸币污损检测算法研究

发布时间：2017-05-13 19:01

  本文关键词：人民币纸币污损检测算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：由于每天流通在市面上的纸币数量非常巨大,纸币的污损类型多样,使得银行、金融等需要直接处理纸币的相关部门,对纸币的整理工作十分繁重。如何快速准确地对纸币进行识别处理就变得尤为重要。虽然最新的纸币清分系统也可以帮工作人员解决一些常见问题,但是对于纸币上细小磨损和折叠等污损的识别效率与抗干扰能力并不十分理想。为提高纸币清分系统中对纸币污损识别的效率与对流通过程中细小磨损和折叠等的抗干扰能力,提出了两种纸币污损检测算法:基于边缘信息的纸币污损检测算法和基于污损矩阵的纸币污损检测算法。本文创新点及核心算法如下:一.基于边缘信息的纸币污损检测算法(1)运用Kirsch算子提取纸币图像边缘信息,计算边缘强度差得到纸币图像污损特征,通过统计每个区域的污损特征来判断纸币图像是否存在污损。(2)改进了SURF图像配准算法,有效地缩短了图像配准需要的时间,满足了纸币清分系统的实时性要求。同时降低了特征点误匹配,提高了速度的同时改善了配准精度。二.基于污损特征的纸币图像污损检测算法(1)利用纸币纹理、颜色、梯度信息得到纸币污损特征,通过大量实验确定灵敏度阈值获得污损特征矩阵,进而得到污损关键区域。(2)改进了相位相关法图像配准算法,充分利用污损特征得到的关键区域进行配准降低了运算量,提高了配准速度。改进算法的同时,并通过仿真实验与现有算法进行了对比,结果表明本文提出的算法能够有效地将纸币污损从复杂的纸币图像背景中检测出来,而且对于低质量纸币也具有很好的选择性,取得了较高的识别率。
【关键词】：纸币图像 污损检测 Kirsch 相位相关 图像配准
【学位授予单位】：辽宁科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F822;TP391.41
【目录】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1. 绪论9-13
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 特征提取10
• 1.2.2 纸币图像配准10-11
• 1.2.3 纸币图像检测11-12
• 1.3 本文主要工作及安排12-13
• 2. 纸币图像预处理13-20
• 2.1 引言13
• 2.2 图像增强13-17
• 2.2.1 图像滤波14-15
• 2.2.2 直方图均衡化15-17
• 2.3 目标图像边界定位17-18
• 2.4 纸币图像倾斜校正18-19
• 2.5 本章小结19-20
• 3. 纸币图像面向识别20-28
• 3.1 引言20
• 3.2 SOFM算法的原理20-24
• 3.2.1 自组织网络结构21
• 3.2.2 自组织神经网络的原理21-22
• 3.2.3 竞争学习原理22-24
• 3.3 特征数据提取24
• 3.4 SOFM算法的优化24-27
• 3.5 仿真结果分析27
• 3.6 本章小结27-28
• 4. 纸币图像配准28-35
• 4.1 引言28
• 4.2 基于SURF的快速图像配准28-31
• 4.3 基于相位相关的图像配准31-34
• 4.3.1 获取平移参数31-32
• 4.3.2 获取伸缩参数和旋转角度32-34
• 4.4 本章小结34-35
• 5.纸币污损识别35-64
• 5.1 引言35
• 5.2 基于边缘强度信息的纸币污损识别35-49
• 5.2.1 问题描述35-37
• 5.2.2 SURF图像配准算法改进37-38
• 5.2.3 提取边缘强度信息38-39
• 5.2.4 污损识别39
• 5.2.5 仿真与分析39-49
• 5.3 基于污损特征的纸币污损识别49-63
• 5.3.1 问题描述49-51
• 5.3.2 提取污损特征矩阵51-53
• 5.3.3 相位相关图像配准算法改进53-54
• 5.3.4 污损识别54-55
• 5.3.5 仿真与分析55-63
• 5.4 本章小结63-64
• 6.总结与展望64-65
• 参考文献65-68
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况68-69
• 致谢69-70
• 作者简介70-71

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本文编号：363334