论文部分内容阅读
为了提高纸币鉴别设备的鉴别能力,提出一种系统的纸币鉴别方法,该方法综合利用了纸币多光谱图像中的鉴别性特征。首先,利用主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)方法计算纸币图像的倾斜角度,并对图像进行旋转以实现倾斜校正;然后,利用纸币的白光图像提取颜色直方图来实现面额识别;最后,利用改进的局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算法提取红外图像中的鉴别性特征,利用阈值化算法提取紫外图像中的鉴别性特征,并将这些特征进行融合,对纸币的真伪进行鉴别