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基于多光谱图像的英镑识别算法研究

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

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