基于多光谱图像的纸币防伪鉴定技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 纸币图像采集 | 第12页 |
| 1.3.2 纸币图像预处理 | 第12页 |
| 1.3.3 纸币图像面额、面向识别 | 第12-14页 |
| 1.3.4 纸币图像真伪识别 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 2 纸币多光谱图像采集和预处理 | 第17-30页 |
| 2.1 纸币多光谱图像采集 | 第17-19页 |
| 2.2 纸币图像预处理 | 第19-29页 |
| 2.2.1 图像亮度补偿 | 第19-22页 |
| 2.2.2 图像边缘检测 | 第22-26页 |
| 2.2.3 图像标准化 | 第26-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 纸币面额面向识别 | 第30-39页 |
| 3.1 纸币面额识别 | 第30-33页 |
| 3.1.1 尺寸特征识别算法 | 第30-31页 |
| 3.1.2 图像匹配识别算法 | 第31-33页 |
| 3.2 纸币面向识别 | 第33-35页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 4 基于多光谱图像的纸币真伪识别 | 第39-53页 |
| 4.1 纸币多光谱图像特点与分析难点 | 第39-43页 |
| 4.2 纸币多光谱图像特征提取 | 第43-49页 |
| 4.2.1 纸币多光谱图像特征区域选取 | 第43-44页 |
| 4.2.2 多光谱图像灰度特征提取算法 | 第44-48页 |
| 4.2.3 多光谱图像纹理结构特征提取算法 | 第48-49页 |
| 4.3 分类器设计 | 第49-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 真伪识别实验结果与评价 | 第53-56页 |
| 5.1 实验数据 | 第53页 |
| 5.2 实验结果 | 第53-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 1 攻读学位期间申请专利目录 | 第62页 |
