基于图像处理的纸币特征识别技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·纸币清分机概述 | 第11-12页 |
| ·纸币特征识别技术概述 | 第12-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 纸币图像的采集与预处理 | 第15-25页 |
| ·图像的采集 | 第15-16页 |
| ·纸币图像的增强 | 第16-20页 |
| ·直方图变换增强 | 第16-18页 |
| ·图像的平滑 | 第18-20页 |
| ·纸币图像的分割 | 第20-24页 |
| ·图像边缘检测 | 第21-23页 |
| ·图像灰度阈值分割 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 纸币图像的面额识别 | 第25-30页 |
| ·纸币特征块 | 第25页 |
| ·模板匹配法 | 第25-28页 |
| ·二维模板匹配方法 | 第26-27页 |
| ·一维灰度投影匹配法 | 第27-28页 |
| ·仿真实验 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 纸币图像的面向识别 | 第30-36页 |
| ·自组织映射神经网络法 | 第30-31页 |
| ·特征提取 | 第31-32页 |
| ·自组织映射神经网络的改进 | 第32-34页 |
| ·算法仿真 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第5章 纸币图像序列号识别 | 第36-42页 |
| ·边缘检测 | 第36-37页 |
| ·序列号定位 | 第37-38页 |
| ·序列号字符分割 | 第38-40页 |
| ·序列号识别 | 第40-41页 |
| ·算法仿真 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第6章 纸币图像的新旧和残损识别 | 第42-46页 |
| ·纸币的新旧识别 | 第42-44页 |
| ·纸币的残损识别 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
