毕业论文课题相关文献综述
一、背景
在日常生活中，人们通过眼睛接收到的信息大约占所有接触到的信息中的70-85%左右，因此，视觉是人类感知世界、理解世界的重要方式[1]。和语音信息或者文字信息相比较，人类通过视觉获得的图像信息所包含的信息量更为丰富、直观。对于有些无法用语言或者笔墨完整、确切表达的信息，往往通过一幅图像便可一目了然。
随着科学技术的快速发展以及我国国民经济水平的不断提升，纸币的储备及流通也在日益增大，这就要求各大银行能够扩大存储等业务的办理能力。但是，在处理纸币业务过程中，如何有效、快速判断其是否为假币一直是一个大问题。因此，开发一套能够快速、有效地对纸币号码进行准确识别的系统具有非常广泛的实用价值和现实意义，同时也具有广阔的应用前景[2-3]。
二、研究现状
随着计算机技术及数字图像处理技术的不断发展，不断有学者投入到对纸币管理的研究当中来，并取得了一些具有实际应用价值的成果[4-8]。美国的ScanCoun-2000验钞机[8]，采用OCR的方式，利用磁性信息，光谱特征等实现对美元纸币的校验，能达到1秒/张的速度。SY-IE验钞机[9]，采用OCR方式实现动态打印，对纸币检测速度达到0.6秒/张。在国内，哈尔滨工业大学则研究开发了一个基于DSP的纸币号码识别系统[10-11]，对图像号码序列进行识别，初步证明其在PC机上仿真实验速度达到了0.125秒/张，但没有进一步实现工程样机进行试验。大恒图像通过与上海印钞厂合作，开发了一套人民币号码、荧光及水印质量在线检测系统[12]，其检测速度达到了0.3秒/张，但该系统只适用于新币上，其对采集的纸币图像质量要求较高。
三、图像预处理
几乎所有的原始图像，在未经过处理之前，本身都带有一些噪声，加大了图像分析的难度。为了保证号码识别系统的识别结果的可靠性、准确性，要求用于识别号码的人民币号码图像细节特征清晰，噪声干扰小。本文的输入图像为由摄像机的采集人民币号码区域的图像。
图像预处理是指对图像进行加工处理，使有用的细节信息更加明显。预处理主要包括灰度化处理、滤波、图像增强、二值化和分割五个方面。
3.1 图像灰度化
一般的，由摄像机采集的图像为RGB彩色图像。彩色图像在提供丰富图像信息的同时，也大大加深了图像处理数据时的难度。在识别过程中，色彩信息无关紧要，因此，可将彩色图像灰度化继续分析。
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