人民币编码的唯一性,使其可以作为人民币的身份标识,可以实现对人民币的流通以及使用进行监控,从而使得人民币流通市场能够更加的安全化规范化。本文研究了预处理,定位分割以及识别三大部分内容。本文分析研究了图像的预处理内容,考虑到人民币图像预处理的特殊性,给出了斜率直线拟合法和分组平均值法相结合的边缘检测算法。此方法计算简单,并且结果准确。在对图像进行几何形变校正时,不仅给出了图像的倾斜校正,同时还考虑了图像的几何错切校正,使得系统具有更好的适应性。研究了人民币编码定位分割算法。给出了初步粗定位,再细定位,最后细分割的方法。粗定位部分通过固定比值算法来实现,此定位算法利用了预处理中边缘检测以及几何校正的部分成果,算法简单、计算量小、且适应性强,不会受到图像大小变化的影响。细定位,细分割部分通过X轴投影法以及Y轴投影法来实现。编码识别的研究分为两个部分,即数字识别和英文字符识别。数字识别部分通过交点变化特征算法以及改进的八邻域相交算法两种特征提取法来实现。交点变化特征法为简单的比较运算,对于不发生较大倾斜的人民币图像有很高的识别率,且识别时间短。改进的八邻域相交法弥补了交点变化特征法在倾斜较大图像的识别上的一些不足,使得系统的适应性更强。英文字符识别部分,给出了基于FICA的PNN识别算法,此算法在综合考虑模式分类的准确性以及快速性上要优于其他神经网络。