近年来随着现代经济的飞速发展,货币流通中的破旧污损币也越来越多,严重影响人们日常生活,导致生活不便,阻碍商品流通。但银行的纸币清分工作大部分仍然依靠人工处理,效率低,效果差,纸币清分工作成为了金融系统的负担,因此银行对金融机具的要求越来越高,对纸币清分机的需求极为急迫。纸币清分系统越来越体现出其巨大的经济效益和社会效益。本文在对纸币图像特征和图像处理理论进行详细分析论述的基础上,对目前存在的各种传统纸币清分方法进行了比较分析,指出了这些方法的缺点与不足,通过研究分析这些缺点与不足,提出了新的纸币清分算法和改进,提出的算法包括纸币面额清分、残缺清分、面向清分、新旧清分和版本清分五个方面。面额清分算法是基于HSV色彩空间的色调识别理论,同样版本清分也是基于此理论,识别冠字码部分色调信息来确定版本。面向清分是基于HMM理论,此方法属于统计学方法。新旧清分提出来了分块直方图的思想,最终通过分块加权的方法确定新旧等级。在残缺清分算法中,在原有的背景面积统计法基础上,加入了形态学滤波理论,目的是去除小污点,减少计算误差。仿真结果表明：上述几种算法实现简单,容错率高,效果好等优点,满足清分系统对算法的要求。同时,本文分别设计并实现了两种纸币清分处理平台,一种是以Atom(凌动)处理器为核心,而另一种是以OMAP-L137处理器为核心。通过实际测试与分析,最终得出以OMAP-L137为核心的嵌入式平台比较适合作为纸币清分处理平台。该平台采用最新的单片双核处理器OMAPL137为核心,FPGA作为协处理器。OMAP-L137处理器速度快、抗干扰能力强而且有TI良好的软件系统支持。因此,本系统与以往的系统相比具有硬件电路简单、成本低、易扩展、安装和调试方便等特点。实际测试证明本系统运行稳定、快速。