【摘 要】
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该论文的核心技术在于图像的预处理和特征的选取.首先,为了保证识别的准确性,需要对图像进行预处理,例如去噪声、分割图像、计算倾斜角度等.由于快速性是该系统的首要要求,该
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该论文的核心技术在于图像的预处理和特征的选取.首先,为了保证识别的准确性,需要对图像进行预处理,例如去噪声、分割图像、计算倾斜角度等.由于快速性是该系统的首要要求,该文给出了一套快速而实用的预处理算法.在计算图像倾斜角度的过程中,该文提出了基于线性回归方程的方法,实践证明,该方法是切实可行的.在图像分割过程中,采用了类间方差阈值分割方法使人民币和背景分离.其次,在预处理的基础上,对图像特征进行了选取,最终共选取了四个有效的特征.在特征选取的过程中,该文引入了数学形态学的方法,利用其中的击中击不中变换从人民币图像中提取出了盲文,而且提取速度快,效果比较理想.通过实验表明,该识别系统具有识别率高,实时性好,应用性强等优点.
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