纸币号码识别系统的算法研究

论文摘要

纸币是现代金融事业的血液,是当今世界不可缺少的东西。本文针对世界上通用的美元,利用数字图像处理技术和模式识别技术,设计与实现了纸币号码识别算法。纸币识别算法主要包括纸币图像预处理、倾斜校正、序列号切分、单字分割和字符识别几个部分。本文的纸币序列号识别系统实现了从图像采集到得到识别结果的全过程,以印刷体英文字符和数字为研究对象,重点研究了图像预处理和字符识别方法,提出了适于ARM实时实现的新方法,并在PC机上仿真实现。首先,对纸币图像进行预处理,包括去噪、图像二值化和二值化后的平滑处理。本文系统的研究了二值化的三种方法,即双峰法、Otsu法和迭代法。通过实验表明,迭代法二值化的效果最好。二值化后的图像中仍然残留麻点噪声,因此,本文提出了一种改进的Unger平滑算法进行处理,取得了满意的效果。其次,研究了纸币识别系统的关键算法,包括倾斜校正、图像定位、序列号区域粗略定位、序列号提取、单字分割及字符的归一化和细化。本文提出了基于边缘点的直线拟合方法检测倾斜角,并进行旋转处理;利用垂直和水平投影确定纸币的精确位置;然后将序列号从图像中切分出来;同时设计了直接扫描记录法对序列号进行单字分割;对分割出来的字符进行细化处理,并将其作为最基本的识别单位。最后,系统的研究了常用的字符识别方法,在此基础上提出了一种基于结构特征和假想直线与字符相交特征的字符识别方法,生成判断识别树,实现了对序列号的识别。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的提出
• 1.2 纸币识别系统国内外研究现状
• 1.3 课题的研究意义及发展前景
• 1.4 纸币识别系统的性能指标
• 1.5 主要研究内容及论文结构
• 1.6 本章小结
• 第二章 纸币识别系统的总体方案
• 2.1 引言
• 2.2 图像采集模块
• 2.2.1 图像传感器
• 2.2.2 CIS 的结构特点及工作原理
• 2.2.3 CIS 信号的明暗输出补偿
• 2.3 系统的核心模块
• 2.3.1 ARM 概述
• 2.3.2 S3C2410X 处理器
• 2.4 通信模块
• 2.5 交叉开发环境的建立
• 2.5.1 交叉开发环境简介
• 2.5.2 ADS 交叉开发软件
• 2.6 本章小结
• 第三章 纸币图像预处理
• 3.1 数字图像处理技术
• 3.2 图像的噪声
• 3.2.1 噪声模型
• 3.2.2 噪声的来源
• 3.3 图像噪声的去除
• 3.4 纸币图像二值化处理
• 3.4.1 双峰法
• 3.4.2 Otsu 法
• 3.4.3 迭代法
• 3.5 二值图像的平滑处理
• 3.6 本章小结
• 第四章 纸币识别系统的关键算法
• 4.1 纸币倾斜校正
• 4.1.1 直线检测
• 4.1.2 纸币图像倾斜校正
• 4.2 纸币图像定位
• 4.3 纸币序列号定位及单字切分
• 4.3.1 序列号定位
• 4.3.2 单字分割
• 4.4 字符的预处理
• 4.4.1 字符归一化
• 4.4.2 细化
• 4.4.3 去噪
• 4.5 本章小结
• 第五章 字符识别算法研究
• 5.1 字符识别概述
• 5.1.1 字符识别技术的发展情况
• 5.1.2 纸币字符识别的特点
• 5.2 常用的字符识别方法
• 5.2.1 模板匹配字符识别法
• 5.2.2 人工神经网络字符识别法
• 5.2.3 特征分析匹配法
• 5.2.4 背景特征法
• 5.3 本文拟采用的字符识别方法
• 5.3.1 字符的结构特征
• 5.3.2 字符的分类
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 全文工作总结
• 6.2 后续工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文