基于图像处理的人民币纸币新旧与残损识别研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

目的及意义：

随着经济的发展和对外贸易深入，纸币的发行和流通规模会越来越大，在流通的过程中，纸币币身会有磨损、折叠，人为撕裂，涂改等各种现象频频发生，就导致纸币清分机的工作强度大大增加，如何有效整理纸币的分类，方便纸币的保存与再流通，给银行及相关人员造成很大的困扰。传统的纸币分类整理等清分工作很少涉及到机器，主要是人为手工进行处理的，由于人工处理较机器智能的操作处理时间长，人为筛选在清分效果上达不到要求，与此同时也存在工作强度比较大的问题。因此，我国金融行业的现代化任务之一，就是要实现纸币清分机的机械化、自动化，致力于清分机涉及到的相关技术的研发和实现，以达到纸币清分机在金融行业的大力推广和应用。纸币清分机作为对现钞进行清点、面值、面向、新旧、污损、鉴伪等一系列处理的设备，是金融行业提高工作效率的得力助手，是金融业高效快速发展的推动力设备。

国内外研究现状分析：

2. 研究的基本内容与方案

以第四、五版人民币纸币图像作为识别对象，以软件matlab8.0与pc机作为主要工具，使用了模式识别方法和数字图像处理技术，对纸币清分机的核心技术，新旧与残损识别进行深入的研究分析和算法验证。

为了提高纸币图像的识别率，增强对图像的容错能力，需要对纸币图像进行一系列的预处理工作来改善图像质量。预处理过程包括对事先灰度化的纸币图像进行基于图像增强原理的去噪、倾斜校正与图像分割三个部分的处理，纸币图像增强采用的是对比度增强以及空域滤波增强的方法。对于图像的倾斜校正，采用的是多级hough变换，用由粗到细的搜索进行倾斜角的测量，利用线性插值来进行旋转。图像的分割采用基于区域定位的分割算法。

通过计算纸币图像中空白区域所占比例，即对应在灰度直方图上的高位部分的变化来反映出纸币遭受污染程度实现新旧的判别。对于残损纸币，残损所在区域为背景区域，即残损处的图像数据与背景图像的相同，所以对于纸币的残损识别，根据纸币背景的灰度值与残损处灰度值一样的原理来进行阈值分割实验。通过提取出与背景灰度值相同的连通域，计算该连通域面积，再通过面积的对比可以判定出纸币的残损等级。系统结构框图如下：

3. 研究计划与安排

第1周 — 第4周 搜集资料，撰写开题报告；

第5周 —第6周 论文开题；

第7周 —第12周 撰写论文初稿；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]yun-xue shao，chun-heng wang，bai-hua xiao，lin-bo zhang，self-generationvotingbasedmethodforhandwrittenchinesecharacterrecognition[c]．actaautomaticasinica,2013，39(4)：142~129．

[2]钱斐斐．纸币残损状态识别技术研究[d]．上海：上海交通大学，2011．

[3]崔德友．基于高斯模型的污损纸币识别算法研究[j]．计算机仿真．2012，29（3）：303~307．