纸币面值与编号识别的算法研究

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随着经济的迅速发展,商品流通和货币流通的速度急剧加快。然而银行里的纸币清分工作大部分仍然是依靠人工处理,其工作效率极低,纸币的清分工作越来越成为金融系统的负担,银行或金融系统对能够实现自动清分纸币的机器(纸币清分机)的需求极为迫切。纸币上的编号(特征号码)作为表征纸币唯一性的标志,在不久的将来,对纸币的特征号码进行自动识别和保存将成为未来纸币清分机的一项基本功能。 在这样的背景下,本文在总结分析前人的研究成果上,基于数字图像处理技术,对纸币面值和特征号码过程中的关键算法作了一些研究。本文主要创新点在于:1、采用一种能简单快速实现对倾斜图像校正的算法。该算法通过检测图像的四个边缘点,利用四个边缘点经过一次旋转就可以实现对倾斜图像的校正,算法复杂度较传统方法大大降低;2、针对传统的二维模板匹配方法进行面值识别时模板空间利用率低的缺点,对传统的二维匹配算法进行了改进的工作。通过比较一个特殊值来区分出模板空间中的特征突出的区域,以减少模板的空间复杂度;3、提出了一种对纸币中数字号码的高速识别算法。该算法通过统计图像自身的四个投影特征以及水平竖直穿越特征作为组合特征,实现对印刷体数字的快速识别。
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