智能型纸币清分机图像识别处理方法研究.doc

PAGE 分类号 __________ 密级__________ U D C __________ 硕士学位论文 智能型纸币清分机图像识别处理方法研究 学位申请人 ： 学科专业 ： 指导教师 ： 论文答辩日期2005年月 日 学位授予日期________________ 答辩委员会主席 评阅人 PAGE 32 PAGE 54 A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Engineering Research on Image Identifying and Processing Method of Intelligent Bill Sorter Candidate : Major : Supervisor : Huazhong University of Science and Technol Wuhan 430074, P.R.China April, 2005 摘 要 图像识别技术是提高当前纸币清分机清分能力的重要手段，主要实现纸币的面额、面向及新旧残缺清分，要求具有较高的实时性、很好的可靠性。本文针对当前国内图像识别技术在纸币清分机中的应用不成熟而导致对人民币挑残能力弱、在人民币新旧程度和面向分类中的一致性差的情况，提出了一种基于区域灰度特征提取的五线找点算法和灰度加权判定的图像识别方法。 本文的识别算法首先通过专门的CIS传感器设备，对高速传动的纸币实时采集其图像。对于采集的图像数据，首先通过五线找点算法对纸币大小进行判定，从而确定纸币的面额。通过纸币图像的特征区域内，提取灰度值特征。灰度值特征反映了人民币的明暗对比强度，其分布反映了纸币图像的特征走向。由于在特征区域内的灰度值包含了人民币图像的主要分布信息，因此它代表纸币图像的主体信息。为了提高清分机对纸币的挑残能力，采用网格划分的方法，对各网格点进行采样，统计背景点与纸币图像点的数量关系，确定纸币的残缺率。 无论是区域特征判别还是残缺率的判别，都需要建立能与之进行对比的纸币标准样本库，这些样本库包括：特征区域位置、纸币长宽、纸币区域灰度均值、纸币图像与背景图像比例等标准样本库。本文采用区域估计进行特征训练和匹配来建立纸币标准样本库。 针对以上研究，开发、实现了图像识别系统原型，采用C语言实现算法功能。试验表明，以上提出的方法在保证识别率和稳定性的情况下，能够满足实时性要求，具有良好的工程应用价值。 关键字： 清分机 模式识别 实时处理 图像处理 纸币 Abstract Image Identification Technology, which characters the real-time identification and steady reliability, is essential skills to enhance the identification ability of Paper Currency Identification Instrument. It can identify the denomination and paper currency and seek out deformity. Concerning shortages of the previsions design of Paper Currency Identification Instrument, such as poor seeking-out deformity and defective unity of paper currency between new version and old one, a new identifying method is promoted in the thesis that Eight-line Seeking-points Method based on regional gray scale and paper currency sample database is on service by means of the points from paper-scanned background edge looking for the points on the paper edge. The Identification Instrument in the thesis collects the paper c