随着我国经济的快速发展，货币的流通量也在迅速增加，银行等金融企业对于纸币清分机、点钞机等金融机具的需求也越来越大。作为清分机等纸币点验设备的核心，图像处理识别模块的技术水平在整个点钞机中显得尤为重要。本文首先论述了人民币纸币图像预处理的问题，利用迭代法求出纸币图像阈值并对纸币进行二值化处理将纸币图像与背景分割，在定位出纸币的边界点后利用边界点坐标计算出纸币倾斜角度，并对纸币进行旋转校正处理。其次，在完成对纸币图像的预处理工作之后，定位出纸币序列号、纸币盲文标识、红外紫外特征区域、版本识别特征区域。最后，实现各个部分的纸币识别功能，在号码识别方面采用了实验室已有的基于结构特征的纸币号码识别方法对纸币号码进行识别；在纸币面额识别方面，采用基于盲文标识的面额识别方法对纸币面额进行识别；在纸币放置方向判别上利用点钞机对纸币磁信号的检测结果对纸币方向进行识别。本文提出的各个识别算法均具有速度快、占用空间小、识别率高的特点。人民币纸币图像识别是近年来模式识别领域中比较活跃的一个课题，并且有着很广阔的应用前景，由此项技术所研制出的纸币清分机等金融机具正在银行等金融系统发挥着越来越重要的作用，因此，这一课题必将会有着很大的研究价值以及应用价值。纸币号码识别、真伪鉴别、面额识别等功能应是点钞机、清分机等金融机具必备的功能，因此，本文根据现行流通的第五套人民币纸币图像的特点设计出了一套人民币纸币图像的鉴别方法，并应用于实际设备中。本文在PC机下对点钞机采集到的纸币图像进行了测试，并将算法程序嵌入到DSP中进行实时测试，取得了较高的识别率，通过测试得出本文算法可以满足实时性要求。