本文關鍵詞：人民幣紙幣污損檢測算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于每天流通在市面上的紙幣數(shù)量非常巨大,紙幣的污損類型多樣,使得銀行、金融等需要直接處理紙幣的相關部門,對紙幣的整理工作十分繁重。如何快速準確地對紙幣進行識別處理就變得尤為重要。雖然最新的紙幣清分系統(tǒng)也可以幫工作人員解決一些常見問題,但是對于紙幣上細小磨損和折疊等污損的識別效率與抗干擾能力并不十分理想。為提高紙幣清分系統(tǒng)中對紙幣污損識別的效率與對流通過程中細小磨損和折疊等的抗干擾能力,提出了兩種紙幣污損檢測算法:基于邊緣信息的紙幣污損檢測算法和基于污損矩陣的紙幣污損檢測算法。本文創(chuàng)新點及核心算法如下:一.基于邊緣信息的紙幣污損檢測算法(1)運用Kirsch算子提取紙幣圖像邊緣信息,計算邊緣強度差得到紙幣圖像污損特征,通過統(tǒng)計每個區(qū)域的污損特征來判斷紙幣圖像是否存在污損。(2)改進了SURF圖像配準算法,有效地縮短了圖像配準需要的時間,滿足了紙幣清分系統(tǒng)的實時性要求。同時降低了特征點誤匹配,提高了速度的同時改善了配準精度。二.基于污損特征的紙幣圖像污損檢測算法(1)利用紙幣紋理、顏色、梯度信息得到紙幣污損特征,通過大量實驗確定靈敏度閾值獲得污損特征矩陣,進而得到污損關鍵區(qū)域。(2)改進了相位相關法圖像配準算法,充分利用污損特征得到的關鍵區(qū)域進行配準降低了運算量,提高了配準速度。改進算法的同時,并通過仿真實驗與現(xiàn)有算法進行了對比,結果表明本文提出的算法能夠有效地將紙幣污損從復雜的紙幣圖像背景中檢測出來,而且對于低質量紙幣也具有很好的選擇性,取得了較高的識別率。
【關鍵詞】：紙幣圖像 污損檢測 Kirsch 相位相關 圖像配準
【學位授予單位】：遼寧科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F822;TP391.41
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1. 緒論9-13
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 特征提取10
• 1.2.2 紙幣圖像配準10-11
• 1.2.3 紙幣圖像檢測11-12
• 1.3 本文主要工作及安排12-13
• 2. 紙幣圖像預處理13-20
• 2.1 引言13
• 2.2 圖像增強13-17
• 2.2.1 圖像濾波14-15
• 2.2.2 直方圖均衡化15-17
• 2.3 目標圖像邊界定位17-18
• 2.4 紙幣圖像傾斜校正18-19
• 2.5 本章小結19-20
• 3. 紙幣圖像面向識別20-28
• 3.1 引言20
• 3.2 SOFM算法的原理20-24
• 3.2.1 自組織網(wǎng)絡結構21
• 3.2.2 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡的原理21-22
• 3.2.3 競爭學習原理22-24
• 3.3 特征數(shù)據(jù)提取24
• 3.4 SOFM算法的優(yōu)化24-27
• 3.5 仿真結果分析27
• 3.6 本章小結27-28
• 4. 紙幣圖像配準28-35
• 4.1 引言28
• 4.2 基于SURF的快速圖像配準28-31
• 4.3 基于相位相關的圖像配準31-34
• 4.3.1 獲取平移參數(shù)31-32
• 4.3.2 獲取伸縮參數(shù)和旋轉角度32-34
• 4.4 本章小結34-35
• 5.紙幣污損識別35-64
• 5.1 引言35
• 5.2 基于邊緣強度信息的紙幣污損識別35-49
• 5.2.1 問題描述35-37
• 5.2.2 SURF圖像配準算法改進37-38
• 5.2.3 提取邊緣強度信息38-39
• 5.2.4 污損識別39
• 5.2.5 仿真與分析39-49
• 5.3 基于污損特征的紙幣污損識別49-63
• 5.3.1 問題描述49-51
• 5.3.2 提取污損特征矩陣51-53
• 5.3.3 相位相關圖像配準算法改進53-54
• 5.3.4 污損識別54-55
• 5.3.5 仿真與分析55-63
• 5.4 本章小結63-64
• 6.總結與展望64-65
• 參考文獻65-68
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況68-69
• 致謝69-70
• 作者簡介70-71

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  本文關鍵詞：人民幣紙幣污損檢測算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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