1、紙幣是現(xiàn)代金融事業(yè)的血液，是當(dāng)今世界不可缺少的東西。本文針對(duì)世界上通用的美元，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)，設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了紙幣號(hào)碼識(shí)別算法。 紙幣識(shí)別算法主要包括紙幣圖像預(yù)處理、傾斜校正、序列號(hào)切分、單字分割和字符識(shí)別幾個(gè)部分。本文的紙幣序列號(hào)識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從圖像采集到得到識(shí)別結(jié)果的全過(guò)程，以印刷體英文字符和數(shù)字為研究對(duì)象，重點(diǎn)研究了圖像預(yù)處理和字符識(shí)別方法，提出了適于A(yíng)RM 實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)的新方法，并在PC 機(jī)上仿真實(shí)現(xiàn)。

2、 首先，對(duì)紙幣圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、圖像二值化和二值化后的平滑處理。本文系統(tǒng)的研究了二值化的三種方法，即雙峰法、Otsu 法和迭代法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明，迭代法二值化的效果最好。二值化后的圖像中仍然殘留麻點(diǎn)噪聲，因此，本文提出了一種改進(jìn)的Unger 平滑算法進(jìn)行處理，取得了滿(mǎn)意的效果。 其次，研究了紙幣識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵算法，包括傾斜校正、圖像定位、序列號(hào)區(qū)域粗略定位、序列號(hào)提取、單字分割及字符的歸一化和細(xì)化。本文提出了基于邊緣點(diǎn)的