基于图像处理的货币识别系统

对于个人来说，理解不同国家的货币是一件令人困惑的事情。此外，在感知纸币的同时，我们还需要感知市场上的真假纸币。为了确定这类问题，我们有一个货币识别系统。它区分了纸币和真伪纸币的种类。我们目前的框架是尝试图像处理，方法包括图像过滤、边缘识别、分割和一个用于保存纸币质量的数据库。

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项目描述

在这次冒险中，我们将利用图像处理策略和数据库。

图像扫描与阅读:纸币图像在检查、扫描和存储过程中被扫描、过滤并保存为JPEG(联合摄影专家组)，图像的扫描和存储过程中可能会丢失一些数据，这些数据无法恢复。更重要的是，使用MATLAB代码读取图像后。

图像平滑:在图像滤波过程中，我们会得到一些干扰。因此，为了消除抖动，对图像进行平滑处理。

灰度和二进制刻度转换:灰度表示色调，即从暗到白的颜色，而二元刻度通常表示两个值，即高对比度，为了适当的划分，我们使用二元刻度。

图像分割:过程图像分割的结果是对整个图像的碎片排列很少。这里的每一个像素都是与一些特征或品质相比较的，例如，阴影、颜色、强度或纹理。图像中的相邻区域与相同的属性相比自然是不同的。

特征提取:特征提取过程包括纸币高光的提取。特征提取是货币识别的重要步骤，它决定了分类器的结构和执行的成功。

从根本上说，在初次出现时，人们可能不会把注意力集中在纸币的确切细节和不可区分的属性上，而会考虑纸币的基本质量，例如，纸币的底纹、纸币的厚度、纸币上的纹理和手感、尺寸和其他小细节。

模式匹配:这是一个经过分割的过程，我们可以发现真假纸币之间的对比。

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MATLAB作为编程语言:利用MATLAB工具对图像进行处理，并对最终结果进行分析。

数据库:我们必须制作一个小数据库来存放货币的颜色、强度、序列号等特性。

项目实施

要取得结论性的结果，有几个步骤，方法如下:

1. 初始步骤是按照图像的给定格式(即JPEG格式)扫描和读取图像。
2. 其次，我们需要对图像进行预处理并去除噪声
3. 去噪之后，我们的下一步是平滑图像。
4. 经过平滑处理后，对图像进行处理、边缘检测、分割和模式匹配，得到正确的结果。
5. 最后一步是打印结果。

软件需求

编程语言:MATLAB和任意数据库。

操作系统- Windows, Linux

• 没有装备

• 图像处理
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