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1、第十五章 纸币识别系统的设计,15.1 纸币识别系统的应用背景,彩色复印技术用途广泛，技术也日益精湛。有的复印效果可以以假乱真。为了防止先进的复印技术被用于复制纸币，需要复印机自动判断并拒绝复印纸币。 所以，这项应用只需要识别纸币图像，而不需要识别纸币的其他属性， 例如金属条，纸质等。另外，我们不用考虑变形的纸币图像识别，因为变形的纸币没有造假价值。,15.2 基于匹配的识别技术,在图像中寻找特征目标的方法教图像匹配。从匹配方法上，可以区别为全局匹配及特征匹配。 1全局模版匹配 R越大，说明 f和 g的相似性越大。因为R 刻画了 f,g之间的相关性。,15.2 基于匹配的识别技术,我们还可以这
2、样理解，不妨设图像大小为 M*N，即 0=i=M-1, 0=j=N-1， 可以将f(i,j) 看作是一个M*N 维向量的一个分量，即,15.2 基于匹配的识别技术,于是，（15-1）可以改写为： 也就是说，R 的值是 ， 夹角的余弦。 显然。夹角越小，R 就越大，同时由于夹角小，两个向量越接近，说明 f，g 越相似。,15.2 基于匹配的识别技术,2. 特征匹配 一种更快的匹配方法是特征匹配，图像的特征包括幅度、直方图、频率系数、点线几何特征、颜色特征等。匹配时仍然可以采用计算待识别特征与标准特征相关性的方法。特征匹配法由于大大降低了计算相关性的运算量，变速度大幅度提高， 但是如果某一特征被噪
3、音干扰，会大大降低识别准确率。在纸币识别系统中，我们利用颜色特征进行预匹配，然后再使用模板匹配进行精确识别，达到速度与准确度的均衡。,15.3 纸币识别预处理,实际要处理的图像和图15.1有一定差别，图像可以倾斜,有背景干扰,有多种纸币等。本章附节的程序中提供了另外一种提取矩形区域的方法。,(a) 有倾斜角度的待识别图像,(b) 有背景干扰的待识别图像,15.4 纸币识别项目代码说明,项目目的：读入已经提取好的特征库（fet文件），然后对输入的图像先定位，后比对，最后输出是否含纸币。 主要数据结构及宏定义 主要变量 程序流程描述 MoneyJudge 的流程描述,15.5 识别程序主要源程序,见课本,习 题 十 五,1.试列举图象识别技术的其它应用并列出主要的设计思路。 2.试举例说明纸币识别系统中需要进行预处理的其他情况。 3.试用Hough变换提取含有背景干扰的纸币图像中的矩形区域。,
