基于Contourlet變換理論的紙幣清分系統(tǒng)研究.pdf

1、紙幣是一個國家的象征,紙幣識別和分類是銀行自動存取款機、鐵道交通自動售票機、企事業(yè)單位自動售貨機以及公安機關(guān)為打擊犯罪而使用的自動鑒偽機等多種領(lǐng)域不可缺少的一部分。隨著我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展,金融犯罪活動日益猖獗,因此紙幣識別與防偽技術(shù)已成為國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點。紙幣圖像不僅包含多光譜、厚度以及磁信號等信息,還包含了豐富的紋理信息。同時,紙幣本身具有的序列號可以唯一標(biāo)識每張紙幣,為紙幣鑒偽提供了有利依據(jù)。本文重點研究了基于Contourle

2、t變換域的紙幣圖像特征提取及紙幣序列號識別的相關(guān)技術(shù),并構(gòu)建了一個紙幣圖像識別分類的系統(tǒng)原型。針對以往方法對低質(zhì)量紙幣識別率很低的問題,本文提出方法的具體研究內(nèi)容如下:
　　(1)本文提出了一種新的基于 Contourlet變換的紙幣圖像特征提取方法。首先對預(yù)處理后的紙幣圖像進行Contourlet變換,把紙幣圖像多尺度、多方向分解,得到圖像的高低頻子帶。然后,提取其中最能夠代表系數(shù)分布規(guī)律的統(tǒng)計特性,并把這些統(tǒng)計量聯(lián)合在一起共同

3、構(gòu)成紙幣圖像特征向量。最后使用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對紙幣圖像進行識別,該方法有效地克服了低質(zhì)量紙幣圖像識別率較低的缺陷,具有高穩(wěn)定性與可靠性。
　　(2)本文提出了一種基于Contourlet變換的紙幣圖像序列號識別方法。首先在獲取字符階段,結(jié)合使用了先驗知識、投影以及行掃描方法對序列號字符進行了預(yù)處理,實現(xiàn)了序列號字符的有效定位和分割。在序列號特征提取階段,首次把Contourlet變換理論應(yīng)用到紙幣序列號特征提取領(lǐng)域中。針對紙