纸币检伪技术一直是关系到国家经济系统以及金融行业安全的重要课题,由于纸币的防伪特征较多,而且很多纸币图像的分辨率比较低,所以如何在低分辨率的情况下对于纸币的某些显著物理特征进行识别以及检伪,成为了纸币检伪的核心问题。本文对纸币清分机所能够采集到的信号进行分析后,发现在不同模态下纸币会显现出不同的特征,所以本文采用了纸币在红外光线、紫外光线照射下的图像以及通过磁传感器采集的纸币磁信号三种模态进行了纸币检伪方法设计。在图像方面,本文详细介绍了纸币红外光线以及紫外光线下的特征定位以及特征提取方法,并且利用最小距离匹配方法进行图像配准,达到检伪目的。在磁信号检伪方面,本文在纸币磁信号检伪的传统方法的基础上,对磁信号进行了二维可视化处理,采用数字图像处理方式对磁信号图像进行特征提取,并且利用正负模板内积、绝对值差距求和以及计算向量相似度三种方式对特征区域进行图像配准,提高了磁信号检伪的可操作性和可验证性。在多模态系统决策分析中,通过对系统流程以及纸币特征强弱对各个模块进行加权计算,并且综合各个部分的检测结果给出整体系统的判决结果。判决结果主要由图像处理模块所输出的图像边缘检测以及图像识别结果与图像检伪模块中红外图像检伪、紫外图像检伪、磁信号检伪五个部分的输出结果共同计算。这种方式为纸币清分机的检伪功能完成了有效的整合,并且为金融行业使用此系统带来便利。