基于多光谱纸币图像识别是近些年图像人工智能和机器学习研究的热点,纸币图像的识别算法的研究对于维护我国金融市场的安全与稳定极其重要。通过数字图像模式识别技术对多光谱港币的图像进行分析可以对港币的面额、朝向和版本以及港币的冠字号进行快速、高效的识别,同时对港币的真伪进行准确识别。因此,港币的识别算法研究将对港币的安全流通,保障我国经济市场稳定具有重要的理论研究意义和实际应用价值。本文首先分析了各种版本和面额的港币,以及港币的防伪特征,还对港币红外反射图像进行了几何校正和预处理;其次,本文提出了改进的Haar特征提取算法,将其用于提取港币红外反射图像特征,并比较模板匹配分类器对港币朝向和版本识别的分类效果,完成港币朝向和版本识别工作。然后提出了港币冠字号图像局部拉伸图像增强算法,并使用模板匹配分类器和KNN分类器对港币字符进行分类,完成港币冠字号识别。最后,针对传统港币局部特征块真伪识别算法的不足,提出了基于Tamura纹理的全局特征鉴伪算法,解决了传统港币鉴伪识别算法的鲁棒性低,计算速度慢和识别准确度低等问题。实验结果表明,与传统的港币识别算法相比较,本文所提出的算法对于港币朝向和版本识别准确率更高,计算速度更快;对于港币的冠字号识别的准确度有了很大的提高,鲁棒性也更强;对于港币的真伪识别,在鉴伪准确率效果更好,抗干扰能力强。