纸币图像分析的目的就是通过对纸币图像进行分析和理解，来高可靠性的对纸币进行分类、有效的检测出纸币的真伪、新旧和残缺，保证市场上流通纸币的安全性和整洁性。很多国家对市场中流通纸币的整洁程度提出了更高的要求，这是因为纸币代表着一个国家经济和文化的发展水平。随着彩色打印、复印和扫描技术的飞跃发展，使纸币的造假难度和成本都大大降低，纸币造假问题也变得日益猖獗。这些都给纸币图像分析技术提出了新的挑战。因为纸币具有相对稳定的印刷版型，将待检测纸币图像和参考纸币图像进行比较，是一种比较有效的分析方法。本文对基于图像配准的纸币分析方法进行了研究，主要研究内容如下：首先，因为纸币图像同时具有显著的结构特性和不稳定的局部特性，本文采用了分层次的变换模型对纸币图像配准，即对于纸币全局的形变采用基于特征点的线性变换，而对于纸币图像局部形变采用基于FFD模型的非线性变换。其次，针对目前纸币图像识别技术和方法存在的问题，提出了基于纸币图像配准的识别方法，用于相似纸币识别。此方法在美元纸币识别中具有较高的识别率，同时在一定程度上能够避免纸币破损带来的影响。然后，针对纸币图像红外防伪特征，提出了基于边缘信息的防伪特征检测方法和基于防伪图案的灰度直方相关系数的防伪特征检测方法。并对纸币红外防伪图像上不同的局部关键防伪特征进行检测，取得了很好检测效果。最后，由于在纸币退化过程中，防伪图像也会变得边缘强度减弱、防伪图案模糊，为了克服纸币退化对纸币鉴伪的干扰，提出了纸币新旧和真伪相结合的纸币分析方法。