纸币图像识别是近年来在模式识别领域较为活跃的一个课题,而且有着很广阔的应用前景,由此技术研制的纸币清分机正在银行等金融系统发挥着越来越大的作用。清分系统的核心技术基础是实时纸币图像处理和图像识别。清分软件对输入的纸币图像进行处理,包括图像的亮度补偿、边缘检测、倾斜校正,计算出清分结果并送给清分控制装置,由清分控制装置根据清分结果和清分机当前的运行状态完成清分动作。在清分机的系统中,对实时性要求非常高,也就是纸币经过图像传感器的时候,必须在一定的时间内计算出纸币的面额、面向、朝向等信息。根据不同币种的特性和时间的要求,采用了新的网格特征与高斯混合模型相结合的面额、面向、朝向识别方法,与原系统的网格特征加距离分类器识别方法相比,不但速度快,而且具有更高的识别率。根据不同纸币的印刷图案,采用了一种新的纸币新旧判别方法,基于纸币反光强度的纸币新旧判别,弥补了以前只能对有空白区域的纸币进行新旧判别的空缺。针对纸币的残缺清分需求,采用了基于图像边缘特征的污损检测方法和基于均匀性特征的污损检测方法,有效地检测出纸币上的笔划及撕裂等污损特征。针对纸币的真伪识别的新需求,采用了基于灰度比值的红外纸币图像真伪识别和基于梯度值的红外纸币图像真伪识别,有效的对纸币中混有的假钞进行了识别,增加清分系统图像真伪识别的功能。实验结果表明本文纸币识别技术满足纸币清分机的识别准确率和处理速度要求。