纸币是现代金融事业的血液,是当今世界不可缺少的东西。近年来,钱币、特别是纸币被抢劫事件不断发生,严重影响了社会治安,也使银行受到了严重的经济损失。为了减少银行损失,根据纸币号码的唯一性,在纸币入库前记录纸币的号码,在货币流通市场提供一种纸币号码自动识别装置,若发现目前流通的纸币与丢失纸币号码相一致,则限制其流通,同时也有利于抢劫案件的侦破。随着经济的繁荣和发展,纸币的流通量越来越大,但是假币的存在一直是困扰着金融行业的不可忽视的一个问题。因此,纸币真伪辨识的准确率和效率尤为重要。本文纸币上的号码都不会重复,因此它是判别纸币身份的依据。纸币序列号是综合了印刷体英文字符和数字的字符串。针对人民币,利用数字图像处理技术和模式识别技术,设计与实现了纸币号码识别。本文在参考当前国内外先进的与纸币号码识别相关的图像处理技术,在研究了图像数据的预处理、图像分割、图像识别等主要算法的基础上,提出了一种字符识别的算法,本文通过对纸币号码图像这些处理后,最终实现了纸币号码识别,并仿真出了结果。本文研究运用图像处理、模式识别的相关知识,以计算机视觉、特征检测为重要手段,研究纸币号码图像的自动识别技术。通过对图片的预处理、号码体的定位、图像分割、号码体的识别等算法对纸币号码进行识别。首先,对纸币图像进行预处理,图像预处理是纸币识别系统的必要工作。纸币图像的预处理过程,包括纸币图像去噪、灰度化、图像分割、图像的校正图像的二值化等主要步骤。包括真彩。本文采用的是基于阈值分割的方法对图像进行二值化的。然后,研究了纸币号码识别的关键算法,包括序列号的粗略定位、序列号的提取、单字符分割和字符归一化。本文根据纸币号码在整个人民币中的大致位置粗略切割出序列号;再通过水平灰度投影和垂直灰度投影的方法确定纸币号码区域的精确位置,然后将号码从图像中分割出来;然后通过单个字符根据先验知识进行大致的切分,之后再通过水平和垂直投影的方法对单个字符进行精确的分割;最后对分割出来的字符进行大小归一化处理,并将其作为字符识别的基本单位。最后,研究了字符识别的算法,本文采用的简单模板匹配法。通过建立标准字符库,将待识别字符与模板进行比较,求出与待识别字符差别在最小的模板就是待识别字符。目前,字符号码识别的方法有很多种,有简单模板匹配法、神经网络法、特征分析识别法和背景特征法。各种方法都有优缺点和适用的场合。神经网络非常适用于图像识别过程,具有自组织、推广、并行处理等能力和特性。其优于传统的识别方法的特征主要表现在图像的特征提取的识别能力和周期方面。本文基于纸币图像的特征采取了模板匹配的方法对纸币号码进行识别,算法简单且识别率较高。