纸币图像在线计数算法研究

论文摘要

针对目前印制行业纸币机械式计数机具有噪声大、对纸币有损伤并且无法与自动线衔接等缺点,本文提出了一种纸币图像在线计数算法。该非接触式计数方式具有安静、无损、自动化等优点,因此有很大的应用前景。通过对比和分析现有的非接触式纸币图像计数算法,本文提出了一种准确、稳定的在线计数方法。该算法主要包括条纹预处理、条纹分割、后处理和计数四大部分。条纹预处理包括子图像提取、前景提取、去噪。去噪中讨论了中值滤波、形态学滤波、均值滤波三种方法。其中改进的均值滤波虽然损失了部分边缘信息,但加强了条纹竖直方向的特征,使条纹边缘光滑而达到了消除毛刺的目的。条纹分割主要是利用Gabor滤波器增强图像,并结合p率阈值分割去除宽缝处产生的多余条纹。p率阈值分割是结合了在线检测张数的实际要求而提出的。同时还与基于方向滤波和优化滤波器的分割进行了比较。条纹后处理则根据条纹本身的宽度特性,对异常宽度条纹进行检测校正,最终实现对纸币的计数。为加强鲁棒性,提出截取图中三段子图像进行处理计数并通过投票表决得到条纹数的方法。实验证明,本文提出的纸币图像在线计数算法具有一定的鲁棒性,能够克服纸币边缘卷曲、毛糙而造成的纸币粘连,反光等现象,计数准确率较高。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究目的及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本论文研究内容和结构安排
• 2 预处理
• 2.1 子图像提取
• 2.2 前景提取
• 2.3 去噪声
• 3 条纹分割
• 3.1 基于Gabor 滤波的分割
• 3.2 P 率阈值化（p-tile thresholding）
• 3.3 方向滤波
• 3.4 基于优化滤波器的分割
• 4 条纹后处理
• 4.1 去掉多余条纹
• 4.2 条纹宽度校正
• 4.3 处理结果
• 5 条纹计数
• 6 实验结果
• 6.1 算法运行平台及总流程
• 6.2 实验结果分析
• 6.3 实验改进
• 结束语
• 致谢
• 参考文献