导读:本文包含了纸币图像预处理论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:倾斜校正,大津法,图像预处理
纸币图像预处理论文文献综述
胡晨茜[1]（2015）在《纸币图像鉴伪预处理的方法研究》一文中研究指出随着我国经济的高速发展,纸币的发行量和流通量也在逐渐扩大,那么对纸币的鉴伪工作就显得尤为重要。由于纸币污损和点钞机运转的情况不同,鉴伪之前对纸币图像的预处理也是一个不可忽视的步骤。本文正是着眼于此,研究了纸币图像的倾斜校正和大津法二值化算法,编程实现了对纸币源图像的相关图像预处理。实验结果验证了提出的方法的有效性与正确性。(本文来源于《河南科技》期刊2015年22期）
李方震[2]（2015）在《纸币多光谱图像采集及预处理技术研究与实现》一文中研究指出纸币鉴伪是防伪领域的重点课题,关系到国家的金融稳定,具备重要的理论研究意义和广泛的使用前景。随着数字图像处理和模式识别等技术的不断发展,一种全新的基于多光谱图像的纸币鉴伪技术应运而生,并得到广泛的关注。纸币多光谱图像鉴伪技术主要包括多光谱图像的采集、图像后期预处理、纸币冠字号识别和真伪鉴别四个部分。多光谱图像的采集和预处理是纸币识别、分类的前提,图像质量的好坏直接影响鉴伪识别的准确性和金融器具的性能。然而由于金融器具本身运转速度不稳定、电路系统热噪声、纸币在金融器具中运行时不同程度的倾斜、纸币自身新旧和残缺等都会影响采集到图像的质量和识别效果。因此研究纸币多光谱图像采集和图像后期预处理技术,获得标准的、高质量的纸币图像具有很大的理论与应用价值。本文针对以上几个问题,并结合金融器具的要求,开发了基于可编程逻辑器件(FPGA)、接触式图像传感器(CIS)和数字信号处理器(DSP)的多光谱图像高速采集及处理模块。利用FPGA精确控制CIS采集纸币正反两面的白光、红外、紫外等光谱图像,并运用乒乓缓存工作原理实现各光谱图像向DSP的高速传输;通过分析纸币原始图像和CIS物理特性寻找图像噪声来源,设计了基于CIS逐点补偿的图像去噪算法,并实现算法在FPGA中的硬件实现;针对图像中可能出现的随机噪声及纸币的残缺情况,提出了基于边缘提取及平行线检测的纸币定位方法;综合考虑效率和图像识别特征区域分布,本文提出了灵活运用多种插值算法的纸币图像标准化方法;最后,作为预处理图像技术的一个应用,本文提出了基于图像纹理特征分析的纸币朝向识别方法,实现了包括人民币在内的多种纸币朝向的准确判别。本文在人民币上进行试验,并与传统方法进行比较,提出的多光谱图像采集和后期处理方法不仅处理速度快、图像质量高,而且对不同类型、新旧和残缺的纸币图像都有很好的适应性,提高了纸币的朝向识别率。本文中所述的方案和算法现已实现商业化量产,并应用于多家大型银行。(本文来源于《华中科技大学》期刊2015-05-01）
赵楠楠,窦艳芳[3]（2015）在《纸币号码图像预处理及识别技术》一文中研究指出在不去除纸币号码图像背景的前提下,为了进一步提高纸币号码图像识别的工作效率和准确度,本文对纸币号码图像的识别技术做了相应研究。运用图像增强、图像灰度形态学平滑去噪、图像二值化和识别区域的定位等方法对图像进行预处理。以实验分析为基础,应用模板匹配算法和特征结构识别算法相结合来实现纸币号码识别。实验结果表明,该方法针对印度币和人民币号码图像的识别率、识别时间均达到实际使用要求,是能够满足实际需要的综合识别算法。(本文来源于《辽宁科技大学学报》期刊2015年01期）
钱刚[4]（2007）在《基于ARM的纸币号码图像采集及预处理系统的研究》一文中研究指出纸币上的序列号是纸币印刷数量的标识,每张没有重复,因此可以用来标识纸币的身份。利用计算机视觉技术开发出一种智能纸币号码识别系统,自动识别纸币上的序列号,可以有效地实现对纸币的管理,有助于抢劫案件的侦破和假币的识别。本文自行设计了一套基于ARM及CPLD技术,利用接触式图像传感器(CIS)采集纸币号码的图像采集及预处理系统。提出了一种实时采集高速图像信息及图像预处理的方法。本文的主要内容如下:本系统以硬件设计为主。采集到的CIS信号经过明暗输出补偿、二阶滤波、模数转换、二值化等前置调理,保存在同步动态内存(SDRAM)中,供ARM作进一步图像处理。CIS的时序信号以及系统的握手信号均由CPLD完成设计。软件设计方面,完成了ARM引导加载程序的设计,通过串口将图像信号传送给PC机,完成图像的复现,定位纸币号码区域,并对纸币二值图像进行了平滑去噪处理。通过对字符识别领域算法的研究,从中筛选出了适合本系统的字符分割、字符识别的算法,并提出了设计思路。本文的技术创新点有:使用硬件电路对图像信号进行二值化处理,节约了识别算法运行的时间;设计明暗输出补偿电路,提高了CIS图像质量;选用ARM作为CPU,保障了系统实时性;采用大容量的SDRAM,解决了存储空间和程序执行速度的瓶颈问题。实验表明,采集到的纸币二值图像清晰,号码定位、平滑去噪等预处理效果显着。这项研究成果可以推广到证券、票据号码的录入系统以及其他相关领域的字符识别系统,具有很好的市场前景和广泛的应用价值。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2007-01-01）
纸币图像预处理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
纸币鉴伪是防伪领域的重点课题,关系到国家的金融稳定,具备重要的理论研究意义和广泛的使用前景。随着数字图像处理和模式识别等技术的不断发展,一种全新的基于多光谱图像的纸币鉴伪技术应运而生,并得到广泛的关注。纸币多光谱图像鉴伪技术主要包括多光谱图像的采集、图像后期预处理、纸币冠字号识别和真伪鉴别四个部分。多光谱图像的采集和预处理是纸币识别、分类的前提,图像质量的好坏直接影响鉴伪识别的准确性和金融器具的性能。然而由于金融器具本身运转速度不稳定、电路系统热噪声、纸币在金融器具中运行时不同程度的倾斜、纸币自身新旧和残缺等都会影响采集到图像的质量和识别效果。因此研究纸币多光谱图像采集和图像后期预处理技术,获得标准的、高质量的纸币图像具有很大的理论与应用价值。本文针对以上几个问题,并结合金融器具的要求,开发了基于可编程逻辑器件(FPGA)、接触式图像传感器(CIS)和数字信号处理器(DSP)的多光谱图像高速采集及处理模块。利用FPGA精确控制CIS采集纸币正反两面的白光、红外、紫外等光谱图像,并运用乒乓缓存工作原理实现各光谱图像向DSP的高速传输;通过分析纸币原始图像和CIS物理特性寻找图像噪声来源,设计了基于CIS逐点补偿的图像去噪算法,并实现算法在FPGA中的硬件实现;针对图像中可能出现的随机噪声及纸币的残缺情况,提出了基于边缘提取及平行线检测的纸币定位方法;综合考虑效率和图像识别特征区域分布,本文提出了灵活运用多种插值算法的纸币图像标准化方法;最后,作为预处理图像技术的一个应用,本文提出了基于图像纹理特征分析的纸币朝向识别方法,实现了包括人民币在内的多种纸币朝向的准确判别。本文在人民币上进行试验,并与传统方法进行比较,提出的多光谱图像采集和后期处理方法不仅处理速度快、图像质量高,而且对不同类型、新旧和残缺的纸币图像都有很好的适应性,提高了纸币的朝向识别率。本文中所述的方案和算法现已实现商业化量产,并应用于多家大型银行。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
纸币图像预处理论文参考文献
[1].胡晨茜.纸币图像鉴伪预处理的方法研究[J].河南科技.2015
[2].李方震.纸币多光谱图像采集及预处理技术研究与实现[D].华中科技大学.2015
[3].赵楠楠,窦艳芳.纸币号码图像预处理及识别技术[J].辽宁科技大学学报.2015
[4].钱刚.基于ARM的纸币号码图像采集及预处理系统的研究[D].南京航空航天大学.2007