基于Contourlet变换理论的纸币清分系统研究-信号与信息处理专业论文.docxVIP

万方数据 万方数据 南昌航空大学硕士学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，是我个人在导师指导下， 在南昌航空大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。 尽我所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究 成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作 了明确地说明并表示了谢意。本声明的法律结果将完全由本人承担。 签名： 日期： 南昌航空大学硕士学位论文使用授权书 本论文的研究成果归南昌航空大学所有，本论文的研究内容不得 以其它单位的名义发表。本人完全了解南昌航空大学关于保存、使用 学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电 子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权南昌航空大学，可以采用 影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内 容。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学 位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。 （必威体育官网网址的学位论文在解密后适用本授权书） 签名： 导师签名： 日期： 摘要 纸币是一个国家的象征，纸币识别和分类是银行自动存取款机、铁道交通自 动售票机、企事业单位自动售货机以及公安机关为打击犯罪而使用的自动鉴伪机 等多种领域不可缺少的一部分。随着我国经济的飞速发展，金融犯罪活动日益猖 獗，因此纸币识别与防伪技术已成为国内外学者研究的热点。纸币图像不仅包含 多光谱、厚度以及磁信号等信息，还包含了丰富的纹理信息。同时，纸币本身具 有的序列号可以唯一标识每张纸币，为纸币鉴伪提供了有利依据。本文重点研究 了基于 Contourlet 变换域的纸币图像特征提取及纸币序列号识别的相关技术，并 构建了一个纸币图像识别分类的系统原型。针对以往方法对低质量纸币识别率很 低的问题，本文提出方法的具体研究内容如下： (1) 本文提出了一种新的基于 Contourlet 变换的纸币图像特征提取方法。首 先对预处理后的纸币图像进行 Contourlet 变换，把纸币图像多尺度、多方向分解， 得到图像的高低频子带。然后，提取其中最能够代表系数分布规律的统计特性， 并把这些统计量联合在一起共同构成纸币图像特征向量。最后使用 BP 神经网络 分类器对纸币图像进行识别，该方法有效地克服了低质量纸币图像识别率较低的 缺陷，具有高稳定性与可靠性。 (2) 本文提出了一种基于 Contourlet 变换的纸币图像序列号识别方法。首先在 获取字符阶段，结合使用了先验知识、投影以及行扫描方法对序列号字符进行了 预处理，实现了序列号字符的有效定位和分割。在序列号特征提取阶段，首次把 Contourlet 变换理论应用到纸币序列号特征提取领域中。针对纸币序列号有字母 和数字两部分组成，有些字符和数字难以区分的问题，本文在用 BP 网络对字符 识别过程中，采用了合理的逻辑判断，最终达到有效识别序列号的目的。 (3) 本文构建了一个纸币清分原型系统，并对该系统的软、硬件结构进行了 详细的设计，对其工作原理与算法进行了详细的分析，为本文提出的基于频域的 纸币图像处理方法搭建了拓展的平台。 关键词：小波变换，Contourlet 变换，特征提取，纸币清分 I Abstract Banknote is the symbol of a country, paper money identification and classification is an indispensable part in a variety of fields, such as the bank deposit and withdrawal machines, rail transportation automatic ticket vending machines, enterprises vending machines, counterfeit detection machines which are used to combat crime by the public security organs. With the rapid development of Chinese economy, the financial crime is rampant, so the paper money recognition and anti-counterfeiting technology has become a focus of research scholars at home and abroad. Paper note image not only contains the information of multi-spectrum, thickness