欧元是国际主流货币之一,基于多光谱图像分析的欧元识别算法研究是纸币防伪鉴定与自动化识别领域的重要课题,关系到国家贸易和金融安全,具有重要的理论意义和实际应用价值。相较于其他币种,欧元在多光谱下具有更明显的图像和防伪特征,而随着新版欧元的陆续发布和防伪要求的提高,现有的纸币识别方法已无法满足欧元识别准确率、识别效率和扩展性的要求。为此,本文针对以上要求基于多光谱图像分析对欧元面额识别、版本识别和真伪识别等进行了相关研究。本文的主要工作包括:第一,设计并实现了欧元图像预处理算法,具体包括图像采集、图像亮度补偿和定位校正等工作,提出了基于改进的四向扫描的纸币定位方法,提升了纸币定位的效率。第二,设计并实现了欧元面额识别算法,通过研究不同面额在颜色、图案等方面的差异,在传统的基于尺寸的纸币面额识别算法基础上,提出了基于颜色分布和识别数字标识来判别欧元面额的方法,解决了传统方法在图像拉伸时的误识问题。第三,设计并实现了欧元面向和版本识别算法,通过分析对比不同面向版本欧元的图像差异,提出了基于HOG特征与方向加权的欧元面向识别方法,提出了基于Adaboost多特征融合的欧元版本识别方法,解决了传统的面向版本识别方法对光照敏感、特征单一、识别率低的问题。第四,设计并实现了欧元真伪识别算法,通过分析欧元在红外图像下的防伪特征,提出了基于多尺度多特征的欧元鉴伪方法。该方法首先在小尺度图像上对欧元进行初步鉴伪,接着根据欧元红外防伪点的分布基于多特征对欧元进行分块鉴伪,解决了传统的鉴伪方法针对性不强、覆盖面小、鉴伪能力弱的问题。实验结果表明,本文提出的欧元识别算法与传统的算法相比,在面额识别上,整体识别率有所提升,算法鲁棒性较强,能满足倾斜进钞时的面额识别需求。在面向和版本识别上,识别结果受光照和污迹的影响较小,识别率更高。在真伪识别上,真币的误辨率和假币的漏辨率都一定的降低,鉴伪点覆盖更全面、鉴伪能力更强。