人民币图像的采集有两种方式。其中一种为透射，另一种为反射。反射方式成像的人民币图像清晰、背景单一，但采集任意方向进入点验设备的冠字号图像需要两个图像传感器，占用仓室空间大；而相同条件下透射方式成像仅需一个，具有空间上的优势。目前国内有几十万台正在使用的ATM机需要增添冠字号识别功能，因其固有设计的仓室空间局限性而不得不采用空间上具有优势的透射成像方式。但透射方式采集的人民币图像背景复杂、纸币两面图像重叠、易光照不均，给后续冠字号定位带来很大挑战。针对透射成像纸币冠字号图像出现的问题，提出了一套完整的透射成像纸币冠字号识别方案。方案包括冠字号区域定位、单个字符定位、图像预处理和字符识别。冠字号区域定位方面，本文提出了一种基于图像子区域灰度均值的冠字号区域定位新算法。首先，检测冠字号的字符间间隙特征点，即构造滑动窗口，并将窗口划分为若干个子区域，不同子区域具有不同的灰度均值特征，根据特征找出特征点，对特征点进行特殊标记；然后，进行冠字号区域的水平定位，即在特征点检测的基础上进行水平投影，并根据人民币固有属性计算出冠字号区域的准确水平位置；再在水平定位基础上，通过定位“欧姆龙环”间接计算出冠字号区域的准确垂直位置，完成冠字号区域的垂直定位。单个字符定位方面，在定位出的冠字号区域内进行阈值分割。阈值分割后得到黑白二值图像。然后标记出各个连通域。针对可能出现的字符粘连、断裂的情况，有针对性的分割和合并。在图像预处理方面，将经过连通域标记的图像，通过面积、长宽比等属性对噪声区域进行剔除。字符识别方面，针对透射成像对图像造成的影响，提出了使用模板匹配法识别易受噪声影响的冠字号前三位，使用基于结构特征的方法识别图像质量较好的冠字号后七位。