摘要本文所要实现的目标是通过图像处理的方法，识别造币机内散落的纸币数量、面值、位置等，研究图像特征提取、识别等图像处理方法。本文首先研究了单目摄像机的标定原理，并用MATLAB标定工具箱确定摄像机内外参数。根据第五套人民币的特点,使用基于颜色特征的识别方法，实现了对单张纸币的识别。紧接着研究了如何通过一系列的图像分割和变换实现对单张纸币图像的获取。最后将各算法模块整合成为能够自动识别并输出识别结果的程序。经仿真，本文编写的程序识别正确率还是比较高的。23341
关键词 造币机 纸币识别 MATLAB 颜色特征 图像分割 图像变换
毕业设计说明书（毕业论文）外文摘要
Title Detection and Identification of Scattered Banknotes
Abstract
In order to identify the number, value and position of the banknote scattered in the mint machine, some image processing method, such as image feature extraction method and image recognition method was studied in this paper on MATLAB platform.
The calibration principle of monocular camera was discussed in the first place，and the internal and external camera parameters were determined through Camera Calibration Toolbox for MATLAB. According to characteristic of the fifthly RMB, single banknote was identified through its color feature. To get the images of single banknote, a series of studies on image segmentation and transformation was conducted. Finally, all these algorithm modules were integrated in main procedure that could automatically identify RMB and print result out. Simulation results show that the recognition accuracy is relatively high.
Keywords Mint Machine Banknote image recognition MATLAB Color feature Image segmentation Image transformation
目 次
1 绪论 1
1.1 课题研究背景和意义 1
1.2 数字图像处理技术概述 1
1.3 图像模式识别主要方法 3
1.4 本课题工作内容 3
2 单目摄像机标定 5
2.1 标定原理 5
2.2 张正友平面标定法 7
2.3 使用MATLAB标定工具箱的标定步骤及结果 7
2.4 本章小结 10
3 基于颜色特征的单张纸币识别 11
3.1 基于颜色特征的纸币识别方法 11
3.2 纸币特征分析 14
3.3 单张纸币的识别 15
3.4 本章小结 17
4 纸币分割与多张纸币的图像处理 18
4.1 目标分割 18
4.2 Harris角点检测 18
4.3 透视变换 22
4.4 本章小结 23
5 仿真结果及分析 24
5.1 纸币识别流程 24
5.2 纸币识别结果及分析 26
5.3 待改进之处 28
结论 29
致谢 30
参考文献 31
1 绪论
1.1 课题研究背景和意义
近年来，一些特种机器设备在狭窄空间内对物品进行检测和识别的应用需求越来越多，比如造币机等。当在狭窄空间内拍摄照片进行图像处理，首先在图像的采集方面，要考虑到拍摄的照片应当能够尽量全面的照顾到整个空间，且亮度和清晰度应当满足基本处理的要求。其次，由于应用目的不同，一种方法往往不能适用于多个工程，所以必须具体问题具体分析。本课题以造币机狭窄空间内进行钱币检测识别的工程应用需求为背景，设计编写基于MATLAB的钱币检测和识别程序，通过摄像头采集散落钱币的图像，并进行图像预处理、特征提取，对钱币进行检测、识别、定位和分类。通过本课题的研究，能够对类似的图像模式识别的问题有一个基本的认识，并提升图像处理方面编程的能力。 MATLAB散落钱币的检测与识别:http://www.751com.cn/zidonghua/lunwen_16360.html