基于圖像識別的新舊鈔票清分軟件系統(tǒng)的設(shè)計與研究.pdf

1、圖像識別技術(shù)是提高當(dāng)前紙幣清分機(jī)清分效率的重要手段,主要實現(xiàn)對紙幣的面額、面向及新舊殘缺清分,要求具有較高的實時性和可靠性。當(dāng)前各商業(yè)銀行每天要給為數(shù)不少的ATM機(jī)配鈔,并按照中國人民銀行"流通券達(dá)到七成新"的要求上繳入庫舊鈔票,僅僅依靠手工操作很難實現(xiàn)。傳統(tǒng)去噪算法在對圖像進(jìn)行去噪處理時往往無法在平滑與保護(hù)邊緣之間取得平衡,有時會由于對噪聲過分抑制而導(dǎo)致圖像損失部分信息，造成圖像模糊；或是該類傳統(tǒng)算法會對噪聲抑制不夠充分而在圖像中殘余

2、過多噪聲，去噪效果不佳。為了在去噪的同時保護(hù)圖像邊緣等奇異信息，研究者們提出了TV去噪算法，該算法可以在去噪的同時對圖像的邊緣起到保護(hù)作用。然而傳統(tǒng)的TV算法有時會在保留圖像邊緣信息的同時在圖像平滑區(qū)域殘留較多的噪聲，最壞的情況下甚至產(chǎn)生虛假邊緣。
　　如何準(zhǔn)確地識別人民幣紙幣以及如何提高處理速度是其關(guān)鍵所在。本文圍繞這些問題展開了深入的探索和研究,并嘗試解決這個難題,使紙幣清分機(jī)不但能準(zhǔn)確地識別出人民幣新舊鈔票,而且使識別的速度

3、也達(dá)到了技術(shù)要求。本文的核心技術(shù)在于圖像的預(yù)處理和特征的選取。首先為了準(zhǔn)確地識別圖像,必須對圖像進(jìn)行預(yù)處理,如去除噪聲、尋找中心點、計算傾斜角度等。
　　為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)TV算法的缺點的同時保留該算法對邊緣的保護(hù)特性，本文通過分析圖像像素的空間梯度和像素梯度信息，改進(jìn)了傳統(tǒng)的TV算法，使其可以在保護(hù)邊緣的基礎(chǔ)上對圖像進(jìn)行有效的圖像去噪處理。首先分析圖像的梯度信息，然后對該分析區(qū)域的梯度信息施加閾值進(jìn)行抑制來克服圖像去噪對平滑區(qū)域的影響