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纸币号码图像预处理及识别技术赵楠楠;窦艳芳【摘要】In order not to remove the background of banknote number image,and improve the efficiency and accuracy of recognition,the recognition technology of banknote image is researched. By using the image en-hancement,image gray-scale morphological smoothing denoising,binarization and positioning of identifying ares,methods image preprocessing is carried out. On the basis of experimental analysis,by using the template matching algorithm and the characteristics of the structure identification algorithm,the banknote recognition is realized. The experimental results show that the method for India and RMB number recognition rate and rec-ognition time can meet the requirements of actual use,which is a comprehensive recognition algorithm for ac-tual needs.%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。
人民币序号的CIS图像采集与处理的开题报告【背景介绍】CIS（Contact Image Sensor）是一种近年来广泛应用于图像采集设备中的传感器类型，其工作原理是将荧光片、透镜等光学元件置于传感器的表面，通过透过这些光学元件所传递的光线来获取图像。
在图像采集设备中，CIS传感器的应用场景主要包括打印机、复印机、扫描仪等。
在现代社会中，由于数字化、网络化的高速发展，人们对于纸质文件、合同等文档资料的处理也越来越依赖于数码设备，并对其处理速度、精度、可靠性要求日益提高。
因此应用CIS技术进行人民币序号等图片的采集和处理已成为一个重要的课题。
【研究内容】本项目的研究内容主要包括人民币序号的CIS图像采集与处理两个方面。
一、人民币序号的CIS图像采集1.硬件选型根据人民币序号的大小、颜色、分辨率等因素，选择合适的CIS传感器及外围硬件设备，包括光学元件、镜头等，以满足对图片的高速采集、高清晰度等要求。
2.软件开发针对硬件设备进行软件开发，实现数据采集、传输、存储等功能，并对采集数据进行预处理，提高后续处理的图像质量。
二、人民币序号的CIS图像处理1.图像处理算法的研究与实现使用MATLAB、Python等工具对采集的图像数据进行分析、处理与优化，采取图像增强、噪声抑制、边缘检测、特征提取等算法手段，提高图片的清晰度、准确度、可读性，从而提高人民币序号识别的成功率。
2.系统整合与性能测试将CIS图像采集和处理两个阶段的程序进行整合，进行系统集成测试，并对处理后的图片进行准确度、鲁棒性、相似性等方面的测试，以此验证系统的性能以及处理效果。
【研究难点】1.快速、高清晰度的CIS图像采集，要求对传感器、光学元件、镜头等硬件设备进行合理选型和充分调试。
2.人民币序号的识别准确度高，要求对采集的图片进行较为复杂的预处理，采用多种算法优化图像质量。
3.系统的集成测试涉及多种工具、多个阶段，需要充分的软、硬件支撑。
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纸币序列号定位与分割方法研究
作者：李朝匡逊君赵文倩
来源：《计算技术与自动化》2012年第02期
摘要：人民币序列号的唯一性，是区别纸币的一种标示，采用一种基于投影法的号码区域定位方法，并提出一种沿双向最短路径搜索字符串上下轮廓的凹凸位置进行粘接字符分割方法。
在号码区域定位时，对二值化后的序列号实行行和列投影，进行粗定位和精定位两个步骤实现目标区域的定位；为了提高分割粘接字符的正确率，利用字符串之间存在的凹凸轮廓特征，沿双向最短路径搜索字符串上下轮廓的凹凸位置，分割出单个字符。
实验结果表明，投影法能够快速、准确的实现纸币序列号的定位；当有字符粘接时，采用沿双向路径方法比沿单向路径方法能够找到更好的切割点，并去除掉多余的粘接噪声，能够实现纸币序列号正确、有效地字符分割。
关键词：投影法；定位；双向最短路径；凹凸轮廓；分割。
人民币纸币序列号、面额号定位与分割艾朝霞【摘要】随着经济的发展和繁荣,纸币的流通量越来越大,银行或其他金融机构常需要对序列号的信息进行采集,用于分类和防伪.在研究纸币图像的Sobel和Canny 边缘检测结果和纸币本身的特点以后,提出基于边缘检测和投影法的三步序列号分割方法,即序列号所在左侧区域的定位、序列号与面额号所在区域的准确定位、序列号与面额号的辨别与分割三个步骤.还对纸币的面向和倒置与否进行识别,使得算法可以应用于更为复杂的情况.%With the development and prosperity of economy, the circulation of paper currency is growing rapidly. The banknote numbers are always collected for classifying the bankbill and identifying the counterfeit ones. After studing on the edge detection results of Sobel and Canny algorithms, a new banknote number segmentation method based on edge detection and projection is presented, which can be devided into three steps-the location of the area on the left of the serial numbers, the location of the area that the serial number and the denomination number located, the identification and segmentation of the serial number and the denomination number. The front versus back, as well as inversion, are also studied in the dissertation.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2011(011)019【总页数】3页(P4636-4638)【关键词】纸币;倾斜校正;序列号;面额号【作者】艾朝霞【作者单位】榆林学院能源工程学院,榆林719000【正文语种】中文【中图分类】TP391.41纸币图像的自动处理技术，是通过图像数据的预处理、图像分割、图像识别等算法，达到对纸币图像的智能化处理。
