纸币号码识别系统的算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| ·课题的提出 | 第14-15页 |
| ·纸币识别系统国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·课题的研究意义及发展前景 | 第17页 |
| ·纸币识别系统的性能指标 | 第17-18页 |
| ·主要研究内容及论文结构 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 纸币识别系统的总体方案 | 第20-34页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·图像采集模块 | 第21-25页 |
| ·图像传感器 | 第21-23页 |
| ·CIS 的结构特点及工作原理 | 第23-24页 |
| ·CIS 信号的明暗输出补偿 | 第24-25页 |
| ·系统的核心模块 | 第25-28页 |
| ·ARM 概述 | 第25-27页 |
| ·S3C2410X 处理器 | 第27-28页 |
| ·通信模块 | 第28-30页 |
| ·交叉开发环境的建立 | 第30-33页 |
| ·交叉开发环境简介 | 第30页 |
| ·ADS 交叉开发软件 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 纸币图像预处理 | 第34-51页 |
| ·数字图像处理技术 | 第34-35页 |
| ·图像的噪声 | 第35-36页 |
| ·噪声模型 | 第35-36页 |
| ·噪声的来源 | 第36页 |
| ·图像噪声的去除 | 第36-42页 |
| ·纸币图像二值化处理 | 第42-48页 |
| ·双峰法 | 第43-45页 |
| ·Otsu 法 | 第45-46页 |
| ·迭代法 | 第46-48页 |
| ·二值图像的平滑处理 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 纸币识别系统的关键算法 | 第51-70页 |
| ·纸币倾斜校正 | 第51-55页 |
| ·直线检测 | 第51-53页 |
| ·纸币图像倾斜校正 | 第53-55页 |
| ·纸币图像定位 | 第55页 |
| ·纸币序列号定位及单字切分 | 第55-62页 |
| ·序列号定位 | 第56-58页 |
| ·单字分割 | 第58-62页 |
| ·字符的预处理 | 第62-69页 |
| ·字符归一化 | 第62-64页 |
| ·细化 | 第64-68页 |
| ·去噪 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 字符识别算法研究 | 第70-86页 |
| ·字符识别概述 | 第70-73页 |
| ·字符识别技术的发展情况 | 第70-73页 |
| ·纸币字符识别的特点 | 第73页 |
| ·常用的字符识别方法 | 第73-76页 |
| ·模板匹配字符识别法 | 第73-75页 |
| ·人工神经网络字符识别法 | 第75-76页 |
| ·特征分析匹配法 | 第76页 |
| ·背景特征法 | 第76页 |
| ·本文拟采用的字符识别方法 | 第76-85页 |
| ·字符的结构特征 | 第77-80页 |
| ·字符的分类 | 第80-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 总结与展望 | 第86-89页 |
| ·全文工作总结 | 第86-88页 |
| ·后续工作展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第94页 |
