| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 中英文缩写对照表 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 欧元多光谱图像 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.4 本文研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 2 欧元多光谱图像预处理 | 第17-28页 |
| 2.1 欧元图像采集 | 第17-18页 |
| 2.2 欧元图像亮度补偿 | 第18-21页 |
| 2.3 欧元图像定位和校正 | 第21-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于颜色分布和数字标识的欧元面额识别 | 第28-40页 |
| 3.1 欧元的面额特征 | 第28-29页 |
| 3.2 传统的面额识别方法及缺陷 | 第29-31页 |
| 3.3 基于颜色分布和PCA的欧元面额识别 | 第31-35页 |
| 3.4 基于数字标识和字符识别的欧元面额识别 | 第35-38页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于HOG特征和多特征融合的欧元面向版本识别 | 第40-55页 |
| 4.1 欧元的面向版本特征 | 第40-44页 |
| 4.2 传统的面向版本识别方法及缺陷 | 第44-45页 |
| 4.3 基于HOG特征与方向加权的欧元面向识别 | 第45-48页 |
| 4.4 基于Adaboost多特征融合的欧元版本识别 | 第48-53页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第53-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 基于多尺度多特征的欧元真伪识别 | 第55-68页 |
| 5.1 欧元的防伪特征 | 第55-56页 |
| 5.2 传统的真伪识别方法及缺陷 | 第56-58页 |
| 5.3 基于感知哈希算法的欧元小尺度图像鉴伪 | 第58-60页 |
| 5.4 基于多特征的欧元分块鉴伪 | 第60-66页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第66-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间科研成果 | 第74页 |