| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·假币犯罪及其危害 | 第12页 |
| ·假币犯罪过程分析 | 第12-13页 |
| ·当前人民币反假工作的难点 | 第13-14页 |
| ·研究现状 | 第14-15页 |
| ·假币制造技术现状 | 第14页 |
| ·对纸币研究现状 | 第14-15页 |
| ·假币串并系统的整体设计 | 第15-17页 |
| ·系统功能结构 | 第15-17页 |
| ·对假币图像特征分析软件的设计 | 第17页 |
| ·本论文的主要研究工作 | 第17-20页 |
| 第二章 假币的光学特性和颜色空间模型 | 第20-32页 |
| ·光线对钞票透射、反射原理 | 第20-21页 |
| ·光线透射原理 | 第20-21页 |
| ·光线反射原理 | 第21页 |
| ·红外光线下人民币的特点 | 第21-23页 |
| ·紫外光线下人民币的特点 | 第23-24页 |
| ·自然光下假币的特点 | 第24-25页 |
| ·常用的颜色空间 | 第25-32页 |
| ·线性颜色空间 | 第25-28页 |
| ·非线性颜色空间 | 第28-32页 |
| 第三章 图像分割 | 第32-42页 |
| ·灰度图像分割 | 第32-36页 |
| ·双峰法 | 第33页 |
| ·p参数法 | 第33-34页 |
| ·最大方差法 | 第34-36页 |
| ·彩色图像的分割方法 | 第36-42页 |
| ·阈值分割法 | 第36页 |
| ·边缘检测分割法 | 第36-38页 |
| ·基于区域分割方法 | 第38页 |
| ·彩色空间聚类方法 | 第38-39页 |
| ·基于模糊理论的分割方法 | 第39-42页 |
| 第四章 模糊聚类分割 | 第42-54页 |
| ·模糊集合理论 | 第42-45页 |
| ·聚类算法 | 第45-49页 |
| ·聚类分析 | 第45-46页 |
| ·数据集X的C划分 | 第46-47页 |
| ·传统C—均值聚类算法 | 第47-48页 |
| ·模糊C—聚类算法(FCM) | 第48-49页 |
| ·模糊C—均值(FCM)图像分割算法相关参数的研究 | 第49-54页 |
| ·聚类类别数C的确定 | 第49-50页 |
| ·模糊加权指数m的确定 | 第50-51页 |
| ·迭代截止误差ε的确定 | 第51页 |
| ·模糊聚类中心的初始化 | 第51-54页 |
| 第五章 模板匹配和相似度 | 第54-58页 |
| ·模板匹配 | 第54-55页 |
| ·相似性测度 | 第55-58页 |
| 第六章 假币特征的实验分析 | 第58-64页 |
| ·平均灰度值特征分析 | 第58-59页 |
| ·基于FCM颜色聚类特征分析 | 第59-60页 |
| ·FCM区域的分布特征 | 第60-64页 |
| ·模糊C-均值聚类对人民币图像分割研究 | 第60-61页 |
| ·假币图像分割算法的重要参数的选择 | 第61-64页 |
| 第七章 假币特征串并及串并结果分析 | 第64-72页 |
| ·模板设置 | 第64-65页 |
| ·计算串并结果 | 第65-69页 |
| ·串并结果测试 | 第69-72页 |
| 第八章 总结及展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录Ⅰ 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第80页 |