随着经济的发展和繁荣，纸币的流通量越来越大，银行或其它金融机构常需要对序列号的信息进行采集用于分类和防伪。本文致力于基于图像处理的纸币序列号自动识别技术的研究，实现了对于人民币纸币的序列号和面额号的分割与识别。论文主要包括以下工作：　　 首先，在使用基本的图像处理方法对纸币图像进行预处理的基础上，本文重点对纸币倾斜校正进行了研究，并根据纸币图像本身特点，提出了基于Hough变换的改进倾斜校正方法。　　 其次，本文在研究纸币图像的Sobel和Canny边缘检测结果和纸币本身的特点以后，提出基于边缘检测和投影法的三步序列号分割方法，即序列号所在左侧区域的定位、序列号与面额号所在区域的准确定位、序列号与面额号的辨别与分割三个步骤。本文还对纸币的面向和倒置与否进行识别，使得算法可以应用于更为复杂的情况。　　 最后，在上述研究的基础上对纸币序列号进行识别。将所有字符图像分为训练数据和测试数据，以字符图像本身作为特征向量，利用支撑矢量机进行训练和识别。论文对序列号的两种识别策略(即字母和数字混合识别，字母和数字分别识别)进行了对比，结果表明将英文字母和阿拉伯数字进行分别识别的策略比二者混合识别的策略更为可取。论文最后还对纸币面额号进行了识别。