第15章 纸币识别系统的设计 数字图像处理课件
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第十五章 纸币识别系统的 设计
LOGO
LOGO
MN
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15.2 基于匹配的识别技术
我们还可以这样理解，不妨设图像大小为 M*N，即 0<=i<=M-
1, 0<=j<=N-1， 可以将f(i,j) 看作是一个M*N 维向量的一个分量
，即
f (0,0 )
f (0 ,1)
...
f (0, N 1)
图、频率系数、点线几何特征、颜色特征等。匹配时仍然可以采用计 算待识别特征与标准特征相关性的方法。特征匹配法由于大大降低了 计算相关性的运算量，变速度大幅度提高， 但是如果某一特征被噪 音干扰，会大大降低识别准确率。在纸币识别系统中，我们利用颜色 特征进行预匹配，然后再使用模板匹配进行精确识别，达到速度与准 确度的均衡。
r f (1 , 0 )
f
f (1 ,1 )
...
f (1 , N 1 )
f ( M
... 1,N
1 )
g (0,0 )
g (0 ,1)
...
g (0, N 1)
gr
g (1 , 0 )
g (1 ,1 )
...
g (1 , N 1 )
g ( M
LOGO
15.3 纸币识别预处理
实际要处理的图像和图15.1有一定差别，图像可以倾斜,有背景 干扰,有多种纸币等。本章附节的程序中提供了另外一种提取矩形区 域的方法。
(a) 有倾斜角度的待识别图像
(b) 有背景干扰的待识别图像
LOGO
15.4 纸币识别项目代码说明
项目目的：读入已经提取好的特征库（fet文件），然后对输 入的图像先定位，后比对，最后输出是否含纸币。 主要数据结构及宏定义 主要变量 程序流程描述 MoneyJudge 的流程描述
15.5 识别程序主要源程序
见课本
LOGO
习题十五
1.试列举图象识别技术的其它应用并列出主要的设计思路。 2.试举例说明纸币识别系统中需要进行预处理的其他情况。 3.试用Hough变换提取含有背景干扰的纸币图像中的矩形区域。
... 1,N
1 )
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15.2 基于匹配的识别技术
于是，（15-1）可以改写为：
RБайду номын сангаас
r f
g
gr
r f
gr
也就是说，R
的值是
v f
，
gv
夹角的余弦。
显然。夹角越小，R 就越大，同时由于夹角小，两个向量越接
近，说明 f，g 越相似。
LOGO
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15.2 基于匹配的识别技术
2. 特征匹配 一种更快的匹配方法是特征匹配，图像的特征包括幅度、直方
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MN
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15.2 基于匹配的识别技术
我们还可以这样理解，不妨设图像大小为 M*N，即 0<=i<=M-
1, 0<=j<=N-1， 可以将f(i,j) 看作是一个M*N 维向量的一个分量
，即
f (0,0 )
f (0 ,1)
...
f (0, N 1)
图、频率系数、点线几何特征、颜色特征等。匹配时仍然可以采用计 算待识别特征与标准特征相关性的方法。特征匹配法由于大大降低了 计算相关性的运算量，变速度大幅度提高， 但是如果某一特征被噪 音干扰，会大大降低识别准确率。在纸币识别系统中，我们利用颜色 特征进行预匹配，然后再使用模板匹配进行精确识别，达到速度与准 确度的均衡。
r f (1 , 0 )
f
f (1 ,1 )
...
f (1 , N 1 )
f ( M
... 1,N
1 )
g (0,0 )
g (0 ,1)
...
g (0, N 1)
gr
g (1 , 0 )
g (1 ,1 )
...
g (1 , N 1 )
g ( M
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15.3 纸币识别预处理
实际要处理的图像和图15.1有一定差别，图像可以倾斜,有背景 干扰,有多种纸币等。本章附节的程序中提供了另外一种提取矩形区 域的方法。
(a) 有倾斜角度的待识别图像
(b) 有背景干扰的待识别图像
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15.4 纸币识别项目代码说明
项目目的：读入已经提取好的特征库（fet文件），然后对输 入的图像先定位，后比对，最后输出是否含纸币。 主要数据结构及宏定义 主要变量 程序流程描述 MoneyJudge 的流程描述
15.5 识别程序主要源程序
见课本
LOGO
习题十五
1.试列举图象识别技术的其它应用并列出主要的设计思路。 2.试举例说明纸币识别系统中需要进行预处理的其他情况。 3.试用Hough变换提取含有背景干扰的纸币图像中的矩形区域。
... 1,N
1 )
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15.2 基于匹配的识别技术
于是，（15-1）可以改写为：
RБайду номын сангаас
r f
g
gr
r f
gr
也就是说，R
的值是
v f
，
gv
夹角的余弦。
显然。夹角越小，R 就越大，同时由于夹角小，两个向量越接
近，说明 f，g 越相似。
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15.2 基于匹配的识别技术
2. 特征匹配 一种更快的匹配方法是特征匹配，图像的特征包括幅度、直方