基于多光谱图像信息融合的纸币鉴别

作     者：薛利明 吴杰 王军敏 XUE Liming;WU Jie;WANG Junmin

作者机构：温州市质量技术监督检测院 

出 版 物：《计算机与数字工程》 (Computer & Digital Engineering)

年 卷 期：2019年第47卷第6期

页      面：1364-1367,1376页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家质量监督检验检疫总局科技计划项目(编号:2016QK169)资助 

主　　题：纸币鉴别 多光谱图像 特征提取 

摘      要：为了提高纸币鉴别设备的鉴别能力,提出一种系统的纸币鉴别方法,该方法综合利用了纸币多光谱图像中的鉴别性特征。首先,利用主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)方法计算纸币图像的倾斜角度,并对图像进行旋转以实现倾斜校正;然后,利用纸币的白光图像提取颜色直方图来实现面额识别;最后,利用改进的局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算法提取红外图像中的鉴别性特征,利用阈值化算法提取紫外图像中的鉴别性特征,并将这些特征进行融合,对纸币的真伪进行鉴别。实验结果表明,提出的方法具有很强的纸币鉴别能力。