1、选图背景
- 随着科技的发展，图像识别技术在计算机视觉领域起着越来越重要的作用，现已被应用到金融、军事、公安刑侦、生物医学、机器视觉等各个领域；
- 随着国民经济的快速发展，人民币大量流通市场，商业交易都离不开人民币；
- 开发出一种高效率、低成本、通用性强的人民币识别系统，能够减少大量的人力资源，提升资金的周转速度，十分具有前景。
2、研究内容及方法
2.1 研究内容
- 结合图像处理方面的知识对人民币进行研究分析。
- 对纸币图像进行预处理工作，改善图像质量，提高识别准确率。
- 以第五版人民币作为研究目标，分析特征区域，完成对纸币面值的识别。
- 使用MATLAB实现
2.2 研究方法
2.2.1预处理
对图像进行灰度化、边缘检测、旋转变换（Radon变换）等操作
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灰度处理：将彩色图像转化为灰度级相等的图像，灰度变换是为了简化信息，在用灰度图像进行后续分析能够减少大量计算量。
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边缘检测：边缘检测是为了找到图像中像素变化明显的点的集合，定位图像特征区域，图像特征区域定位指的是在初始图像中确定出纸币图像所在的位置。
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旋转变换（倾斜校正）：由于纸币摆放、拍摄角度问题会使纸币图像一定程度的倾斜或几何变形，需要进行倾斜校正。采用雷登变换。
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腐蚀：主要是为了缩减图像中的白色区域，用imerode函数实现图像腐蚀。
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闭运算：能消除小的空洞，填充凹角并填补轮廓线中的断裂，使轮廓线更光滑。用imclose函数实现闭运算。
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二值化：二值图像（黑白图像）指的是图像中每个像素点只有黑、白两个值或者说灰度等级只有两种的图像，二值图的灰度范围是0或者255，二维矩阵由0、1组成，“0”表示黑色（灰度值等于0），“1” 表示白色（灰度值等于255），数据类型为1位二进制位。二值图像具有占用空间小、信息掩藏性强的特点。
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纸币定位—边缘切割：图像的定位分割是为了获得完整、单独的目标图像，它是图像处理中非常关键的一步，图像分割主要有基于区域和基于边界分割两种方法，本系统采用区域定位分割法。
在纸币识别系统中其目的是基于纸币区域和背景区域的色调的不同，定位纸币图像的四条边缘线，确定纸币在整幅图像中的具体位置，通过剪切把纸币和背景分离。定位的准确性将直接影响到后面的特征提取和识别。
2.2.2 纸币面值识别
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中央数字提取
中央数字提取流程
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模板匹配识别
该方法是基于中央位置（即数字部分）来进行区分。通过上一步骤把纸币单独剪切出来后，根据不同币值人民币长宽比例不同，使用 imcrop 函数把中央带有特征数字的区域剪切出来。接下来，调用rgb2gray函数把提取的部分转换成灰度图像，使用 medfilt2 函数进行中值滤波除去噪声并进行明暗反转。se=strel('rectangle',[a,b])，使用strel函数创建一个a*b的矩形结构元素，调用imdilate函数和imerode函数对结构元素se进行闭运算（先膨胀后腐蚀）。
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长度对比识别
对降噪后的图片进行二值化处理，得到黑白图像并进行显示。找出数字区域左右边界的第一个黑点，计算出两个黑点之间的水平距离，即为中央数字的宽度，计算出数字宽度与整张纸币长度的比值。[8]
参考表1所示第五版纸币基本特征，根据数字宽度：中央数字宽度最大的图片即为100元，依次类推宽度最小的为1元；根据数字长度和整张纸币长度的币值：币值最大的为100元，依次类推比值最小的为1元。
币值种类 100元 50元 20元 10元 5元 1元 主色调 红 绿 棕 蓝绿 紫 橄榄绿 规格 长156mm 宽76mm 长150mm 宽70mm 长145mm 宽70mm 长140mm 宽70mm 长135mm 宽63mm 长135mm 宽62mm 中央数字长度 38mm 25mm 24mm 22mm 12mm 7mm 中央数字长度/纸币长度 0.243 0.167 0.166 0.157 0.089 0.052 -
R、G、B对比识别
RGB色彩就是物理学里光的三原色，人类视觉可以感知的所有颜色都可以通过R、G、B（不同亮度度）互相混合得到。同样，任何一种颜色都可以被分解成R、G、B（不同亮度）三种颜色。[9]
提取出数字区域RGB分量，调用mean函数，使用
公式返回每个R、G、B分量的平均值，结合不同纸币特征区域R、G、B的不同，通过分量之间作差，判断纸币面纸大小
2.2.3 GUI 界面制作
GUI（图形用户界面）是有各种图形对象(如窗口、按钮、文本和菜单)组成显示的计算机操作用户界面。用户通过运算或控制代码激活图形对象，引起一系列程序代码的执行，结果通过用户界面进行反馈。MATLAB GUI是MATLAB中的一个极具实用性、交互性、美观性的功能，将流程化的MATLAB程序包装进一个简单易懂的图形中去，把繁琐的过程简洁化，从而方便了用户的使用过程，让程序的执行变得更加直观。同时，GUI中信息、数据的传输效率非常高，结果运行与反馈便捷、准确，开发人员不需要在接口代码的设计上花费太多精力，为使用MATLAB的程序设计者提供了一个简单的开发环境，为使用者带来了良好的体验，提高了开发者的工作效率。
本系统设计的平台如下图所示，主界面上显示了待识别图像、旋转校正后的图像、截取面额图像、处理后图像，设置“读取钞票”功能按钮，点击按钮读入待识别纸币图像即可实现对应的功能。
3、结果展示
4、源码获取方式
编程环境：Matlab 2021b（适用2016以上任何版本）
下载链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-Y5yYmJtx 或https://www.jdmm.cc/file/2708227
演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1RW4y1E7dL/
