图7-12100元人民币正面和背面的红外图像为了提取纸币红外图像中的灰度纹理特征，以便对纸币的真伪进行鉴别，本节采用本书第4章提出的DDT-CLBP算法来实现灰度纹理特征的提取。可以看出，由于光照条件以及纸币污染等因素的影响，利用其他方法提取的结果都不理想，尤其利用LBP算法提取的特征几乎完全被淹没在噪声之中，而本节提出的DDT-CLBPs-delta算法能够清晰准确地提取出纸币红外图像中的鉴别性纹理特征，为纸币的真伪鉴别奠定了良好的基础。......
2023-06-29
基于纹理特征识别的纸币鉴别系统设计
【摘要】：图7-10本节提出的纸币鉴别系统的原理图本节提出的纸币鉴别系统的具体实现流程如下所述。对测试纸币的红外图像进行灰度纹理特征提取。对测试纸币进行真伪鉴别。根据上述第步确定的测试纸币的面额，将上述第步提取的测试纸币的红外图像灰度纹理特征与标准真币特征数据库中相同面额真币的红外图像灰度纹理特征进行比较，根据预先设定的特征距离计算准则和判别阈值，鉴定测试纸币的真伪。
本节提出的纸币鉴别系统如图7-10所示，该系统主要利用纸币彩色图像的粗略颜色信息对纸币的面额进行识别，利用纸币红外图像中的灰度纹理特征对纸币的真伪进行鉴别，从而获得测试纸币的面额和真伪鉴别结果。
图7-10 本节提出的纸币鉴别系统的原理图
本节提出的纸币鉴别系统的具体实现流程如下所述。
（1）构建不同面额标准真币的特征数据库。首先，从对目前市场上流通的所有面额（100元2015版、100元2005版、50元、20元、10元、5元、1元）的人民币纸币中选取一组崭新的真币，分别采集其彩色图像和红外图像；其次，利用纸币正面的彩色图像提取粗略颜色信息，利用纸币正面和背面的红外图像提取灰度纹理特征，从而构建所有面额标准真币的粗略颜色信息和灰度纹理特征的数据库，以便在测试阶段将测试纸币的粗略颜色信息和灰度纹理特征与标准真币数据库中的特征进行比较。
（2）对测试纸币进行面额识别。首先，对输入的测试纸币，采集其正面的彩色图像，先对测试纸币的彩色图像进行倾斜校正，并去除背景图像；其次，提取测试纸币彩色图像的粗略颜色信息，并与标准真币特征数据库中所有面额纸币的粗略颜色信息进行比较，按照欧氏距离最小的原则确定当前测试纸币的面额。
（3）对测试纸币的红外图像进行灰度纹理特征提取。首先，对输入的测试纸币，分别采集纸币正面和背面的红外图像，对测试纸币的红外图像进行倾斜校正，并去除背景图像；其次分别提取测试纸币正面和背面红外图像的灰度纹理特征，并将纸币正面和背面的灰度纹理特征进行融合，作为测试纸币红外图像灰度纹理特征的描述。
（4）对测试纸币进行真伪鉴别。根据上述第（2）步确定的测试纸币的面额，将上述第（3）步提取的测试纸币的红外图像灰度纹理特征与标准真币特征数据库中相同面额真币的红外图像灰度纹理特征进行比较，根据预先设定的特征距离计算准则和判别阈值，鉴定测试纸币的真伪。
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2023-06-29
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2023-07-02
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2023-06-29
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