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基于图像处理的纸币特征识别技术研究
摘要：
纸币特征识别技术正在成为当今世界上越来越受关注的领域。纸币的安全认证和自动分类方法是自动化现代化银行自动柜员机、ATM机、财务处等领域重要的研究方向之一。本文在介绍了图像处理的基本原理和纸币特征的基础上，系统地分析了纸币的特征提取算法和分类器的处理方法，并总结了纸币特征识别技术的发展和未来趋势。
关键词：纸币，图像处理，特征提取，分类器
一、引言
随着自动控制和信息技术的飞速发展，流通于世界各地的纸币也逐渐从手工计数到机械计数，随之而来的就是对纸币的鉴别、分类和计数的需求。因此，如何快速准确地鉴别纸币的真伪是自动化银行系统的一个重要问题。纸币特征识别技术就是解决这一问题的最有效的方法之一。它是利用计算机辅助图像处理技术对纸币进行数字化处理，提取纸币的特征信息，进而实现对纸币的自动识别、鉴别和分类等功能。
本文介绍了图像处理的基本原理和纸币特征的基础。接着，系统地分析了纸币的特征提取和分类器的处理方法，并总结了纸币特征识别技术的发展和未来趋势。
二、图像处理的基本原理
图像处理是指对将图像数字化后，对其进行处理、改变和解释，以使得获取更多信息或改变它的某些特性，使其更适合于特定目的的一种过程。通常，图像处理包括图像增强、图像变换、图像压缩、图像分割、特征提取与分类等步骤。
（一）图像增强
图像增强是指对图像亮度、对比度、清晰度和细节等方面进行一系列处理，以改善图像质量，提高目标检测率和识别率等，通常实现方法包括平滑处理、锐化处理、灰度变换等。
（二）图像变换
图像变换是指对图像的空间位置、大小等进行改变。常见的几何变换有平移、旋转、缩放等，也有变换方法如拉普拉斯变换、边缘检测、形态学等。
（三）图像分割
图像分割是指将复杂的图像分成若干个子区域，以便对各子区域进行独立处理。常用的图像分割方法有阈值分割、边界分割、聚类分割和形态学分割等。
（四）特征提取
图像特征提取是指从图像中提取科学信息的过程。在图像识别中，特征通常是指图像中那些具有区别性的、能够表征目标信息的属性，如直观特征、灰度特征、轮廓特征、纹理特征和几何特征等。
三、基于图像处理的纸币特征识别技术
纸币特征识别技术是利用计算机对纸币进行数字化处理，提取纸币的特征信息，进而实现对纸币的自动识别、鉴别和分类等功能。其主要步骤包括图像采集、前处理、特征提取和分类识别等。
（一）图像采集
图像采集是指获取待识别的纸币图像。通常可以利用CCD摄像机或扫描仪将纸币的正面和反面进行拍摄或扫描，获得纸币图像。
（二）前处理
前处理是指使用图像处理技术对采集到的图像进行初步处理，以达到后续处理的需要。主要包括灰度化、二值化、滤波等处理。主要目的是增强对纸币物理属性的描述和去掉图像噪声。
（三）特征提取
特征提取是纸币识别中最关键的环节，其核心是选取合适的纸币特征。纸币特征可分为直观特征和抽象特征。直观特征是指纸币上直观可见的、可以人眼直接识别的特征，如颜色、大小、纹理和水印等；抽象特征是指需要根据事先确定的纸币特征提取算法提取的特征，比如汇票编号和币种等。
（四）分类器
分类器是根据提取到的纸币特征信息，通过建立分类模型对纸币进行识别和分类的决策过程。常见的分类器有基于模板匹配和基于统计学方法的分类器。
四、纸币特征提取算法
（一）图像预处理
  在进行特定的纸币特征提取算法之前，需要对图像进行预处理。目的是增强图像的质量和去除图像的噪声，同时提高处理速度，主要包括灰度化、降噪等处理。
（二）纸币颜色特征提取
  纸币颜色特征提取是利用颜色空间和纹理特征的方法来处理图像的。直接从彩色图像中提取颜色特征并不容易，需要将图像转化为灰度图像或HSV空间图像，然后确定阈值，二值化处理。根据二值化处理后的图像进行边缘检测和形态学操作，然后将有用的轮廓、边框、面积等纸币的一些直观特征提取出来。
（三）纸币纹理特征提取
  纸币纹理特征提取是指对纸币的纹路和图案进行提取，实现纸币识别的目的。现阶段对纸币纹理特征提取，主要有基于Gabor滤波器的方法、基于小波变换的方法和基于局部二值模式的方法。其中基于局部二值模式的方法是最新发展中的一种方法，是通过对图像的每个像素周围的8个像素进行二值化，然后将这些二值化的像素组成的二进制数转化为10进制数，构成局部二值模式特征，实现纸币识别。
五、发展趋势
（一）精度和速度提升
  精度和速度是纸币特征识别技术的关键指标，未来的关键发展方向之一是提高其精度和速度。当前纸币特征识别技术在大部分场合下的精度已经足够高，但速度仍有需求，因此可进行更加深入的研究。
（二）多模式识别技术的应用
  多模式识别技术是指将多种模式参与分类和识别的方法，其应用前景非常广泛。纸币识别场合，可采用多模式识别技术，将不同识别方法和特征提取算法