摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第9-15页 |
1.1 引言 | 第9页 |
1.2 课题研究来源及背景 | 第9-10页 |
1.3 英镑的防伪特征 | 第10-11页 |
1.4 国内外研究现状 | 第11-14页 |
1.5 本文主要研究内容及结构安排 | 第14-15页 |
2 英镑多光谱图像预处理 | 第15-23页 |
2.1 多光谱图像预处理结构 | 第15页 |
2.2 英镑多光谱图像采集 | 第15-17页 |
2.3 英镑图像亮度补偿去噪 | 第17-19页 |
2.4 纸币定位 | 第19-21页 |
2.5 英镑图像标准化 | 第21-22页 |
2.6 本章小结 | 第22-23页 |
3 基于多光谱图像的英镑面额识别 | 第23-41页 |
3.1 英镑面额特征介绍及识别难点分析 | 第23页 |
3.2 基于尺寸特征的英镑面额识别算法 | 第23-27页 |
3.3 基于安全线特征与ID3决策树的面额识别算法 | 第27-33页 |
3.4 基于颜色特征与模板匹配的英镑面额识别算法 | 第33-39页 |
3.5 实验结果和分析 | 第39-40页 |
3.6 本章小结 | 第40-41页 |
4 基于haar特征与投影特征的英镑版本面向识别 | 第41-54页 |
4.1 英镑面向版本识别介绍及难点分析 | 第41页 |
4.2 基于类haar特征的版本识别 | 第41-46页 |
4.3 基于haar与投影特征的面向识别 | 第46-52页 |
4.4 实验结果与分析 | 第52-53页 |
4.5 本章小结 | 第53-54页 |
5 基于多特征融合的多光谱图像英镑真伪识别 | 第54-70页 |
5.1 传统真伪识别算法的缺陷 | 第54页 |
5.2 英镑多特征介绍及识别难点分析 | 第54-57页 |
5.3 基于边缘特征的对接花纹鉴伪算法 | 第57-60页 |
5.4 基于网格特征的红外图像数字鉴伪 | 第60-64页 |
5.5 基于GLCM的半人像鉴伪算法 | 第64-68页 |
5.6 实验结果与分析 | 第68-69页 |
5.7 本章小结 | 第69-70页 |
6 总结和展望 | 第70-71页 |
致谢 | 第71-72页 |
参考文献 | 第72-75页 |