紙幣多光譜圖像采集及預處理技術(shù)研究與實現(xiàn).pdf

1、紙幣鑒偽是防偽領域的重點課題，關系到國家的金融穩(wěn)定，具備重要的理論研究意義和廣泛的使用前景。隨著數(shù)字圖像處理和模式識別等技術(shù)的不斷發(fā)展，一種全新的基于多光譜圖像的紙幣鑒偽技術(shù)應運而生，并得到廣泛的關注。紙幣多光譜圖像鑒偽技術(shù)主要包括多光譜圖像的采集、圖像后期預處理、紙幣冠字號識別和真?zhèn)舞b別四個部分。多光譜圖像的采集和預處理是紙幣識別、分類的前提，圖像質(zhì)量的好壞直接影響鑒偽識別的準確性和金融器具的性能。然而由于金融器具本身運轉(zhuǎn)速度不穩(wěn)定、

2、電路系統(tǒng)熱噪聲、紙幣在金融器具中運行時不同程度的傾斜、紙幣自身新舊和殘缺等都會影響采集到圖像的質(zhì)量和識別效果。因此研究紙幣多光譜圖像采集和圖像后期預處理技術(shù)，獲得標準的、高質(zhì)量的紙幣圖像具有很大的理論與應用價值。
　　本文針對以上幾個問題，并結(jié)合金融器具的要求，開發(fā)了基于可編程邏輯器件（FPGA）、接觸式圖像傳感器（CIS）和數(shù)字信號處理器（DSP）的多光譜圖像高速采集及處理模塊。利用FPGA精確控制CIS采集紙幣正反兩面的白光、

3、紅外、紫外等光譜圖像，并運用乒乓緩存工作原理實現(xiàn)各光譜圖像向DSP的高速傳輸；通過分析紙幣原始圖像和CIS物理特性尋找圖像噪聲來源，設計了基于CIS逐點補償?shù)膱D像去噪算法，并實現(xiàn)算法在 FPGA中的硬件實現(xiàn)；針對圖像中可能出現(xiàn)的隨機噪聲及紙幣的殘缺情況，提出了基于邊緣提取及平行線檢測的紙幣定位方法；綜合考慮效率和圖像識別特征區(qū)域分布，本文提出了靈活運用多種插值算法的紙幣圖像標準化方法；最后，作為預處理圖像技術(shù)的一個應用，本文提出了基于圖