1、本科毕业设计(论文) 题目：纸币图像特征提取与识别算法研究院 （系）： 光电工程学院 专 业： 测控技术与仪器 班 级： 110102 学 生： 学 号： 110102107 指导教师： 2015 年 6 月 18 日西安工业大学毕业设计（论文）任务书院（系） 光电学院 专业 测控技术与仪器 班 110102 姓名 学号 110102107 1.毕业设计（论文）题目： 纸币图像特征提取与识别算法研究 2.题目背景和意义：作为商业活动的主要载体，纸币遍布社会生活的每一个角落，它是商品社会的基础，是一种国家权利和财富的象征。纸币流通量大，流通周期短，在流通过程中不断被磨损、蹂躏甚至撕裂、涂改，沾染
2、着各种污渍和病菌。金融系统每天需要对大量的纸币进行整理，分辨种类、鉴别真伪，并按新旧、污损程度进行分类。人工完成这一过程，效率低，易出错。 本课题通过纸币的图像分析完成对其的识别，具有识别速率快、移植性好、实时性能高等优点。 3.设计(论文) 的主要内容（理工科含技术指标）： 1. 研究有关图像处理的相关知识； 2. 以现行流通纸币作为研究目标，完成对纸币序列号的识别和纸币的面值识别； 3. 运用MATLAB 软件对算法进行演示。 技术指标：对 100 元、50 元和 1 元三种现行纸币的序列号和面值识别。 4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点）： 设计工作从 3 月 1 日开始
3、。整个设计在校内完成。具体工作进度如下： 第 1-3 周：查找数字图像处理和识别技术等相关资料，熟悉课题，确制定设计方案； 第 4-5 周：采集纸币图像； 第 6-13 周：完成对纸币序列号的识别和纸币的面值识别； 第 14-15 周：优化 MATLAB 软件编制的程序； 第 16-17 周：整理资料，撰写毕业论文； 第 18 周：毕业答辩。 5.毕业设计（论文）的工作量要求 不少于 1.5 万字的毕业论文 实验（时数） *或实习（天数）： 不少于 50 机时的上机 图纸（幅面和张数） *： 其他要求： 完成不少于 3000 汉字的英文翻译 指导教师签名： 年 月 日学生签名： 年 月 日系（
4、教研室）主任审批： 年 月 日说明：1 本表一式二份，一份由学生装订入附件册，一份教师自留。2 带*项可根据学科特点选填。目 录 摘 要 .IAbstract .II1 绪论 .11.1 课题研究的意义 .11.2 课题研究的背景 .11.3 国内外研究现状 .11.4 论文研究的主要内容及方法 .22 基于纸币面值的特征提取和算法研究 .42.1 纸币面值识别算法的简述 .42.2 纸币面值的图像处理及算法原理 .42.3 小结 .63 基于纸币序列号的特征提取和算法研究 .73.1 纸币序列号识别算法的简述 .73.2 纸币序列号的粗略截取 .73.2.1 图像粗略定位 .73.2.2 图
5、像的灰度化 .83.2.3 图像的边缘检测 .93.2.4 图像的闭运算 .113.2.5 图像的形态滤波 .123.3 纸币序列号字符的精确提取 .153.3.1 纸币序列号字符串精确分割 .153.3.2 纸币序列号字符的二值化 .163.3.3 纸币序列号的提取 .183.3.4 纸币序列号的分割和归一化 .183.4 序列号字符识别 .203.4.1 字符识别的分类 .203.4.2 基于模板匹配的字符识别 .213.4.3 字符识别的步骤 .213.4.4 序列号识别结果及分析 .224 不同纸币的实验结果及分析 .234.1 不同纸币的面值识别实验结果及分析 .234.2 不同纸币
6、的序列号识别实验结果及分析 .244.3 小结 .255 总结 .27参考文献 .28致 谢 .30毕业设计（论文）知识产权声明 .31毕业设计（论文）独创性声明 .32附录 1 主程序 .33附录 2 外文原文及翻译 .37纸币图像特征提取与识别算法研究 摘 要随着我国经济文化、贸易的迅速发展，许许多多的行业和领域变的越来越信息化和自动化。而纸币是当今金融行业的血液，是当今世界不可或缺的要素。大到国家银行，小到宿舍自动售货机，都在对不同面值纸币进行识别。银行业务的全面自动化将是银行业发展的必然趋势，所以纸币面值以及序列号的识别，显得十分重要，尤其是在这个信息化的时代。因此对纸币图像特征提取与
7、识别算法进行研究有着十分重要的意义和实用性。本文研究的内容主要是基于纸币序列号和面值的特征提取和算法研究。在参考了目前国内外相关的图像处理方法和技术的同时，又研究了图像的预处理、图像分割、图像识别等方面的知识和算法的基础上，经过整理，提炼和加工，提出用主色调法来识别纸币面值，用模版匹配法来识别纸币序列号。本文以目前流通的第五版人民币，作为识别研究样本图像，经过扫描仪扫描出图像。在纸币图像特征提取后，采用了主色调法和模板匹配法对纸币进行识别，具有移植性好、普适性高、算法简单、识别速度快、识别率较高等优点。关键词： 纸币识别；特征提取；图像处理；模版匹配IResearch BanknoteImag
8、e Feature Extraction and Recognition AlgorithmAbstractWith the rapid development of economy, culture and trade, many industries and fields are becoming more and more information and automation. The paper money is the blood of the financial industry, is an indispensable element of the world. Large to
9、 the National Bank, small to the automatic vending machine, all of the different face value of paper money recognition. The full automation of the banking business will be the inevitable trend of the development of the banking industry, so the recognition of the face value and sequence number is ver
10、y important, especially in this era of information. So it is very important and practical to study the feature extraction and recognition algorithm of the note.The main content of this paper is based on the feature extraction and algorithm of the serial number and the face value of the note. In refe
11、rence to the current domestic and foreign related image processing techniques and at the same time, the basis of knowledge and methods of image pre processing, image segmentation, image recognition and so on, after finishing, refining and processing, put forward with the main tone method to identify
12、 the denomination, template matching method is used to identify the sequence number of paper currency.In this paper, the current circulation of the fifth version of the renminbi, as the identification of the sample image, after a scan of the scanner. Banknote image feature extraction, the main tone
13、method and template matching method to recognize the notes, has a good portability, universality high, algorithm is simple, fast recognition speed, recognition rate is high.Key words：banknote image to identify ; haracter segment ; template matching;image processing1 绪论01 绪论1.1 课题研究的意义人民币是我国的法定货币，不同面
14、值人民币有不同的价值，而每一个序列号都对应一张纸币，所以说序列号是纸币的身份，纸币的面值更是决定纸币的使用价值。纸币的面值和序列号是纸币的两大身份要素。为了预防国内假钞流通使用，扰乱正常纸币使用秩序，银行所采用的方法大多是人工抄写结合国外高档验钞机进行预防。为了提高识别效率，人们一直希望能开发一种智能识别系统，来识别纸币的面值和序列号。再结合互联网和信息高速公路，以协助银行及警方抑制非法纸币流通及减少刑事犯罪活动的发生。另外，在日常生活中，大到银行的自助存取款机，小到宿舍楼自动售卖机，也需要纸币的识别功能。因此识别纸币功能，可以说是和我们生活息息相关的。而纸币序列号的唯一性，更是可以确保，纸币
15、的真伪。如果有假币被识别，对比数据库序列号的唯一性，可在第一时间截获处理。由此可见，研究纸币特征提取和算法对于维护国家的繁荣与稳定，具有广泛的实用价值和广阔的应用前景。所以，展开基于对纸币特征提取和算法的深入研究和应用有着十分重要的意义。1.2 课题研究的背景当前我国市场经济，依旧在快速增长发展，上证指数上涨已突破 5000 点，外贸外汇不断增加，市场对货币交易的需求量也与日俱增。同样，经济发展也促进了对纸币识别技术的提升。人们需要在更高的准确度上和更高的质量上识别纸币。虽然随着电子商务的兴起，人们一定比率使用电子商务交易。但是当前中国市场流通的人民币纸币数量总量巨大，纸币仍然占据主要位置。为
16、了减少运营成本，大部分中小型银行目前仍会使用人工分选纸币的方法来清分现金。因此研制出高效率、低成本、普适性高的国产纸币识别系统，仍然十分具有前景。目前使用较为广泛的几种纸币识别方法是：在图像处理与模式识别 1的前提下，结合神经网络模式识别和试错法识别。BP 网络本身在实现过程中往往陷入局部最小，或者无法收敛，存在一定的缺陷。试错法的特征提取需要人工寻找不同纸币差异来完成。其他方法本文就不给予详细叙述。所以在本文中，采用更为便捷的图像处理方法，来对人民币进行识别。 1.3 国内外研究现状1 绪论1近年来，国内外在纸币图像特征提取与识别算法研究领域取得了长足进步。西安工业大学毕业设计（论文）2我国
17、字符识别领域相比于国外，起步比较晚。可是经研究人员的不懈研究和努力，在上世纪五、六十年代，诞生了印刷体号码字符的识别技术。时至今日，印刷字符的识别的技术已成熟，图像识别正式研究开始于 20 世纪 60 年代。20 世纪 80 年代，中国研究人员在国家重点实验室研究出多种纸币识别的方法，但国产的设备在许多性能指标上还达不到要求。1998 年，光学字符识别系统(OCR)，以汉王公司为代表，其产品开始面向专业领域的特定应用。但是由于采集图像的产品需要专用的扫描仪器，所以也存在局限性。此前，上海印钞厂与大恒图像共同推出人民币号码、荧光及水印质量在线检测系统，采用进口的高速线阵高分辨率 CCD 摄像机，
18、检测精度可达0.1mm0.1mm。检测号码的能力可精确分辨严重重号错误和普通错误，并及时报警。但它主要适用于印制的新币检测，不适合普通图像采集识别。而在国外，英国日本等发达国家纸币号码识别技术比较成熟，这些国家的产品广泛地应用于银行业务中。国内使用的拍照识别系统虽然具备一定的识别能力，但如果出现图像模糊或污损，其识别力就会受到影响。而国外纸币识别系统的纸币识别技术相对成熟，对纸币面额、面向的识别率已经接近 100%，现阶段已进入实际应用。1.4 论文研究的主要内容及方法本课题纸币图像特征提取与识别算法研究是基于数字图像处理的字符提取及分割和字符的模板匹配识别，主要研究内容如下：（1）研究有关图
19、像处理的相关知识；（2）以现行流通纸币作为研究目标，完成对纸币序列号的识别和纸币的面 值识别； （3）运用 MATLAB 软件对算法进行演示。技术指标：对 100 元、50 元和 1 元三种现行纸币的序列号和面值识别。纸币面值具体识别方法如下：纸币面值的判定是通过特征提取，提取出纸币主色调部分。根据主色调不同，经过计算颜色特征的比值来确定区间阈值。根据阈值的不同来区分面值。纸币序列号具体识别方法如下：（1）先进行图像预处理，图像预处理是纸币识别系统的必要工作。纸币图像的预处理过程包括纸币图像灰度化、图像分割、图像的二值化等主要步骤。本文二值化方法采用的是基于阈值分割的方法，通过合理算法，程序自行划定阈值。然后，研究了纸币号码识别的关键算法，包括序列号的粗略定位、序列号的提取、单字符分割和字符归一化。（2）本文根据纸币号码在整个人民币中的大致位置粗略切割出序列号；再通过形态学滤波处理，精确的将号码字符串从图像中分割出来；之后再将单个字符进行精确的分割；最后对分割出来的字符进行大小归一化处理，并将其作西安工业大学毕业设计（论文）3为字
