本文關(guān)鍵詞：人民幣紙幣污損檢測算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于每天流通在市面上的紙幣數(shù)量非常巨大,紙幣的污損類型多樣,使得銀行、金融等需要直接處理紙幣的相關(guān)部門,對紙幣的整理工作十分繁重。如何快速準(zhǔn)確地對紙幣進(jìn)行識別處理就變得尤為重要。雖然最新的紙幣清分系統(tǒng)也可以幫工作人員解決一些常見問題,但是對于紙幣上細(xì)小磨損和折疊等污損的識別效率與抗干擾能力并不十分理想。為提高紙幣清分系統(tǒng)中對紙幣污損識別的效率與對流通過程中細(xì)小磨損和折疊等的抗干擾能力,提出了兩種紙幣污損檢測算法:基于邊緣信息的紙幣污損檢測算法和基于污損矩陣的紙幣污損檢測算法。本文創(chuàng)新點(diǎn)及核心算法如下:一.基于邊緣信息的紙幣污損檢測算法(1)運(yùn)用Kirsch算子提取紙幣圖像邊緣信息,計(jì)算邊緣強(qiáng)度差得到紙幣圖像污損特征,通過統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)域的污損特征來判斷紙幣圖像是否存在污損。(2)改進(jìn)了SURF圖像配準(zhǔn)算法,有效地縮短了圖像配準(zhǔn)需要的時(shí)間,滿足了紙幣清分系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。同時(shí)降低了特征點(diǎn)誤匹配,提高了速度的同時(shí)改善了配準(zhǔn)精度。二.基于污損特征的紙幣圖像污損檢測算法(1)利用紙幣紋理、顏色、梯度信息得到紙幣污損特征,通過大量實(shí)驗(yàn)確定靈敏度閾值獲得污損特征矩陣,進(jìn)而得到污損關(guān)鍵區(qū)域。(2)改進(jìn)了相位相關(guān)法圖像配準(zhǔn)算法,充分利用污損特征得到的關(guān)鍵區(qū)域進(jìn)行配準(zhǔn)降低了運(yùn)算量,提高了配準(zhǔn)速度。改進(jìn)算法的同時(shí),并通過仿真實(shí)驗(yàn)與現(xiàn)有算法進(jìn)行了對比,結(jié)果表明本文提出的算法能夠有效地將紙幣污損從復(fù)雜的紙幣圖像背景中檢測出來,而且對于低質(zhì)量紙幣也具有很好的選擇性,取得了較高的識別率。
【關(guān)鍵詞】：紙幣圖像 污損檢測 Kirsch 相位相關(guān) 圖像配準(zhǔn)
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F822;TP391.41
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1. 緒論9-13
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 特征提取10
• 1.2.2 紙幣圖像配準(zhǔn)10-11
• 1.2.3 紙幣圖像檢測11-12
• 1.3 本文主要工作及安排12-13
• 2. 紙幣圖像預(yù)處理13-20
• 2.1 引言13
• 2.2 圖像增強(qiáng)13-17
• 2.2.1 圖像濾波14-15
• 2.2.2 直方圖均衡化15-17
• 2.3 目標(biāo)圖像邊界定位17-18
• 2.4 紙幣圖像傾斜校正18-19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 3. 紙幣圖像面向識別20-28
• 3.1 引言20
• 3.2 SOFM算法的原理20-24
• 3.2.1 自組織網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)21
• 3.2.2 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理21-22
• 3.2.3 競爭學(xué)習(xí)原理22-24
• 3.3 特征數(shù)據(jù)提取24
• 3.4 SOFM算法的優(yōu)化24-27
• 3.5 仿真結(jié)果分析27
• 3.6 本章小結(jié)27-28
• 4. 紙幣圖像配準(zhǔn)28-35
• 4.1 引言28
• 4.2 基于SURF的快速圖像配準(zhǔn)28-31
• 4.3 基于相位相關(guān)的圖像配準(zhǔn)31-34
• 4.3.1 獲取平移參數(shù)31-32
• 4.3.2 獲取伸縮參數(shù)和旋轉(zhuǎn)角度32-34
• 4.4 本章小結(jié)34-35
• 5.紙幣污損識別35-64
• 5.1 引言35
• 5.2 基于邊緣強(qiáng)度信息的紙幣污損識別35-49
• 5.2.1 問題描述35-37
• 5.2.2 SURF圖像配準(zhǔn)算法改進(jìn)37-38
• 5.2.3 提取邊緣強(qiáng)度信息38-39
• 5.2.4 污損識別39
• 5.2.5 仿真與分析39-49
• 5.3 基于污損特征的紙幣污損識別49-63
• 5.3.1 問題描述49-51
• 5.3.2 提取污損特征矩陣51-53
• 5.3.3 相位相關(guān)圖像配準(zhǔn)算法改進(jìn)53-54
• 5.3.4 污損識別54-55
• 5.3.5 仿真與分析55-63
• 5.4 本章小結(jié)63-64
• 6.總結(jié)與展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況68-69
• 致謝69-70
• 作者簡介70-71

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