1、三種人民幣面值的自動識別小組成員：陳庚 馬冰卿 鄭曉田目錄： 1.幣值識別的方法 2.紙幣幣值識別技術的應用 3.基于MATLAB的幣值識別方法 4.識別步驟 5.識別程序目前的識別方法：目前的識別方法： 尺寸比較法尺寸比較法 模板匹配模板匹配 人工神經網絡等人工神經網絡等幣值識別技術的應用幣值識別技術的應用 紙幣清分機紙幣清分機 國外對清分機的研究起步比較早,到目前為止,已經形成以日韓和德國占據世界優勢地位的市場格局。包括日本的光榮、勞雷爾,英國的得利來、德國的捷得,以及韓國的一些后起之秀。a) 捷德紙幣清分機德紙幣清分機 b) b) 清華同方與東清華同方與東芝合作的芝合作的 CS - 10

2、0CN CS - 100CNc) c) 哈爾濱電機廠清分機哈爾濱電機廠清分機 d) d) 日本光榮日本光榮 USF-100USF-100 本組通過本組通過matlabmatlab軟件來實現對第五套人軟件來實現對第五套人民幣民幣100100元、元、5050元、和元、和2020元這三個不同元這三個不同面值的紙幣進行自動識別面值的紙幣進行自動識別識別方法：識別方法： 主色調提取主色調提取 長寬比提取長寬比提取 中值濾波特征圖像提取中值濾波特征圖像提取 特征數字提取等特征數字提取等識別步驟：識別步驟： 1、讀取圖像，將所需的圖像放在一定的文件中儲存以備所用。 2、紙幣擺正，針對紙幣可能出現的不同的情況

3、需要對紙幣進行校正處理，如若傾斜則進行校正處理，如若不傾斜直接進行下一步。 3、剔除背景，只提取紙幣部分，避免背景造成的相關的干擾，便于準確快速的識別紙幣的不同面值。4、提取圖像的RGB三色分量。利用R、G、B分量灰度值累加后的R/G比值確定某一個范圍，并通過多次實驗確定區間閾值，以此來區分100、50、20的面值。程序代碼：程序代碼：I1=imread(C:UserslenovoDesktopI1=imread(C:UserslenovoDesktop新建文件夾新建文件夾QQQQ圖片圖片20141130002308.jpg);20141130002308.jpg);I2=imread(C:U

4、serslenovoDesktopI2=imread(C:UserslenovoDesktop新建文件夾新建文件夾QQQQ圖片圖片20141130002303.jpg);20141130002303.jpg);I3=imread(C:UserslenovoDesktopI3=imread(C:UserslenovoDesktop新建文件夾新建文件夾QQQQ圖片圖片20141130002242.jpg);20141130002242.jpg);I4=imread(C:UserslenovoDesktopI4=imread(C:UserslenovoDesktop新建文件夾新建文件夾QQQQ圖片圖

5、片20141130002259.jpg);20141130002259.jpg);I5=imread(C:UserslenovoDesktopI5=imread(C:UserslenovoDesktop新建文件夾新建文件夾QQQQ圖片圖片20141130002255.jpg);20141130002255.jpg);I6=imread(C:UserslenovoDesktopI6=imread(C:UserslenovoDesktop新建文件夾新建文件夾QQQQ圖片圖片20141130002247.jpg);20141130002247.jpg);I7=imread(C:Userslenovo

6、DesktopI7=imread(C:UserslenovoDesktop新建文件夾新建文件夾QQQQ圖片圖片20141130002220.jpg);20141130002220.jpg);I8=imread(C:UserslenovoDesktopI8=imread(C:UserslenovoDesktop新建文件夾新建文件夾IMG_20141201_221313.jpg);IMG_20141201_221313.jpg);I9=imread(C:UserslenovoDesktopI9=imread(C:UserslenovoDesktop新建文件夾新建文件夾IMG_20141201_22

7、1313.jpg);IMG_20141201_221313.jpg);I=(I3);I=(I3);subplot(221);imshow(I);title(原圖像原圖像);gray=rgb2gray(I);subplot(222);imshow(gray);title(灰度圖像灰度圖像);bw1=im2bw(gray,graythresh(gray);%獲取全局閾值獲取全局閾值bw=edge(bw1,canny);subplot(223);imshow(bw);title(canny邊緣提取圖像邊緣提取圖像);theta=1:180;R,xp=radon(bw,theta);I0,J=find

8、(R=max(max(R);%J記錄了傾斜角記錄了傾斜角qingxiejiao=90-JIM_pic=imrotate(I,qingxiejiao,bilinear,crop);subplot(224);imshow(IM_pic);title(擺正后圖像擺正后圖像);left,right,up,down,FF = bianyuan(IM_pic);% 剔除邊緣剔除邊緣 提取紙幣提取紙幣FFfigure;subplot(121),imshow(FF);RGB=IM_pic(up:down,left:right,:);subplot(122),imshow(RGB);R=RGB(:,:,1);G=RGB(:,:,2);figure,subplot(121),imshow(R);title(R分量分量);subplot(1