紙幣圖像在線計(jì)數(shù)算法研究.pdf

1、針對(duì)目前印制行業(yè)紙幣機(jī)械式計(jì)數(shù)機(jī)具有噪聲大、對(duì)紙幣有損傷并且無法與自動(dòng)線銜接等缺點(diǎn)，本文提出了一種紙幣圖像在線計(jì)數(shù)算法。該非接觸式計(jì)數(shù)方式具有安靜、無損、自動(dòng)化等優(yōu)點(diǎn)，因此有很大的應(yīng)用前景。 通過對(duì)比和分析現(xiàn)有的非接觸式紙幣圖像計(jì)數(shù)算法，本文提出了一種準(zhǔn)確、穩(wěn)定的在線計(jì)數(shù)方法。該算法主要包括條紋預(yù)處理、條紋分割、后處理和計(jì)數(shù)四大部分。條紋預(yù)處理包括子圖像提取、前景提取、去噪。去噪中討論了中值濾波、形態(tài)學(xué)濾波、均值濾波三種方法。其

2、中改進(jìn)的均值濾波雖然損失了部分邊緣信息，但加強(qiáng)了條紋豎直方向的特征，使條紋邊緣光滑而達(dá)到了消除毛刺的目的。條紋分割主要是利用Gabor 濾波器增強(qiáng)圖像，并結(jié)合p 率閾值分割去除寬縫處產(chǎn)生的多余條紋。 P 率閾值分割是結(jié)合了在線檢測(cè)張數(shù)的實(shí)際要求而提出的。同時(shí)還與基于方向?yàn)V波和優(yōu)化濾波器的分割進(jìn)行了比較。條紋后處理則根據(jù)條紋本身的寬度特性，對(duì)異常寬度條紋進(jìn)行檢測(cè)校正，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)紙幣的計(jì)數(shù)。為加強(qiáng)魯棒性，提出截取圖中三段子圖像進(jìn)行處