基于DSP的纸币识别系统设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第8-10页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·课题意义 | 第9-10页 |
| ·纸币清分机的研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| ·纸币图像的识别技术概述 | 第12-13页 |
| ·图像识别技术概述 | 第12页 |
| ·纸币图像识别技术 | 第12-13页 |
| ·本论文主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 纸币识别系统概述 | 第15-20页 |
| ·纸币清分系统性能指标 | 第15页 |
| ·纸币清分系统组成 | 第15-17页 |
| ·嵌入式开发平台 | 第17-19页 |
| ·嵌入式系统简介 | 第17页 |
| ·硬件开发平台 | 第17-18页 |
| ·软件开发平台 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第三章 纸币图像的预处理 | 第20-28页 |
| ·图像的去噪 | 第20-24页 |
| ·空间域低通滤波 | 第20-22页 |
| ·频域低通滤波 | 第22-24页 |
| ·图像的定位分割 | 第24-26页 |
| ·一阶导数边缘检测算子 | 第24-26页 |
| ·二阶导数边缘检测算子 | 第26页 |
| ·图像的旋转 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第四章 纸币面值面向识别 | 第28-43页 |
| ·纸币的面值识别 | 第28-31页 |
| ·纸币的面向识别 | 第31-42页 |
| ·面向识别的作用 | 第31-32页 |
| ·面向识别的特征提取 | 第32-34页 |
| ·BP神经网络原理 | 第34-36页 |
| ·纸币面向识别算法 | 第36-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第五章 纸币的进一步识别 | 第43-52页 |
| ·序列号识别 | 第43-47页 |
| ·序列号的定位 | 第43-44页 |
| ·序列号的分割提取 | 第44-45页 |
| ·序列号的识别 | 第45-47页 |
| ·新旧识别 | 第47-48页 |
| ·局部区域识别 | 第47-48页 |
| ·整体灰度识别 | 第48页 |
| ·真伪初步识别 | 第48-51页 |
| ·红外图像的预处理 | 第49-50页 |
| ·红外特征鉴别方法 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第六章 DSP代码优化 | 第52-61页 |
| ·整体设计 | 第52-54页 |
| ·汇编优化 | 第54-60页 |
| ·TMS320DM648内部结构 | 第54-55页 |
| ·补偿算法的汇编优化 | 第55-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第七章 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
