随着我国与其他国家的人员交流加深,护照的智能化认证在金融物流、自助通关等领域推行。护照认证系统通过护照鉴伪算法对护照多光谱图像进行检测并判断真伪,检测的重点是防伪特征。因为紫外光谱图像的防伪特征丰富且难以仿造,所以紫外防伪特征对于整个护照认证系统具有十分重要的作用。由于护照认证过程中紫外光谱图像质量不稳定、护照背景干扰性强的问题,紫外防伪特征的鉴伪效果不理想。本文结合紫外防伪信息增强和紫外防伪特征提取,对护照紫外光谱图像的防伪特征提取课题进行研究。针对护照紫外光谱图像质量不稳定、紫外防伪信息不明显的问题,本文提出了一种基于紫外光谱特征的紫外防伪信息增强模型。基于现有显著性模型与增强模型,本文改进了防伪区域检测模块和紫外防伪信息增强模块,从而达到了提升紫外防伪信息增强效果的目的。针对护照背景干扰鉴伪结果,紫外防伪特征提取难的问题,本文提出了一种基于超像素的紫外防伪特征提取模型。通过引入显著性检测模型,改进紫外防伪特征提取模型,从而达到有效提取紫外防伪特征的目的。实验结果表明,与现有算法相比,本文提出的增强模型对紫外防伪信息的增强效果显著,本文提出的提取模型具有更好的紫外防伪特征提取效果。基于本文的模型,护照鉴伪算法能获得丰富的紫外防伪特征。