近年来,中国经济持续快速健康发展,社会财富得到快速的积累,制贩假币的现象也随之蔓延。假币的泛滥会干扰货币流通的正常秩序,破坏社会信用原则,不但影响人民群众稳定的经济生活,而且直接阻碍着一个国家的经济发展。我国公安机关始终把打击和防范假币犯罪作为一项重要任务,千方百计“追源头、挖窝点、打团伙、破大案”,积极开展打击和防范工作,并取得了一定成效。在通常情况下,当文检人员拿到一张假币后,需要根据假币的各种物理、化学特征来对假币进行分类,也就是将此张假币和已有假币库中的假币进行对比、归类,并以此来判断假币的窝点来源。这样就可以掌握假币的分布、流通情况,为防治假币犯罪提供可靠依据。但是随着假币库的不断扩大,要在几千张的假币库中匹配到相近的假币,文检人员需要花费大量的时间和精力。为解决上述问题,数博兰德公司和云南省经侦总队联合研发了假币来源串并系统。本系统对同一假币进行多光谱照射,然后分析假币在不同光谱下呈现出的特殊的图像特征,并将这些特征数字化,然后将假币进行串并。本文首先研究了假币在红外、紫外、自然光下的图像特征。制假窝点需要考虑制造假币的成本,并且造假时的纸张、油墨等没有统一的标准,这样带来的后果就是,同一窝点的假币有相近的图像特征：而非同一窝点的假币之间,在图像特征上会有一定区别。在日常的自然光下,这种区别并不明显,但是在红外、紫外等光谱下,某些特征会清晰的显露出来。然后本文针对不同光谱下的假币图像特征进行分析,根据不同的图像特征采用不同的处理技术来将假币图像特征数字化。在红外光谱下,假币只体现灰度信息,所以使用灰度均值的方法分析假币特殊区域。在紫外光谱下,假币的最突出特征是它的荧光特性,根据此特性采用模糊C—均值聚类算法将荧光区域分割出来,然后统计分割区域的斑点个数,应用斑点个数这个指标区分假币的来源。在自然光下,由于油墨的用量不同,使得不同窝点的假币在某些相同区域呈现出不同的色调,通过HIS颜色模型和模糊聚类的方法,找到这种色调的聚类中心,然后根据聚类中心值对假币进行分类。最后本文对系统应用到的图像匹配原理、相似度原理进行说明,并将一张假币进行串并,对串并结果进行分析、讨论。资料表明,本项目研究属于国内创新性的应用研究项目,目前本系统已投入试用,已为文检人员缩小比对范围,达到了节省时间,提高效率的目的。