编程环境：Matlab 2021b

1、选图背景

随着科技的发展，图像识别技术在计算机视觉领域起着越来越重要的作用，现已被应用到金融、军事、公安刑侦、生物医学、机器视觉等各个领域；
随着国民经济的快速发展，人民币大量流通市场，商业交易都离不开人民币；
开发出一种高效率、低成本、通用性强的人民币识别系统，能够减少大量的人力资源，提升资金的周转速度，十分具有前景。

2、研究内容及方法

2.1 研究内容

结合图像处理方面的知识对人民币进行研究分析。
对纸币图像进行预处理工作，改善图像质量，提高识别准确率。
以第五版人民币作为研究目标，分析特征区域，完成对纸币面值的识别。
使用MATLAB实现

2.2 研究方法

2.2.1预处理

对图像进行灰度化、边缘检测、旋转变换（Radon变换）等操作

灰度处理：将彩色图像转化为灰度级相等的图像，灰度变换是为了简化信息，在用灰度图像进行后续分析能够减少大量计算量。
边缘检测：边缘检测是为了找到图像中像素变化明显的点的集合，定位图像特征区域，图像特征区域定位指的是在初始图像中确定出纸币图像所在的位置。
旋转变换（倾斜校正）：由于纸币摆放、拍摄角度问题会使纸币图像一定程度的倾斜或几何变形，需要进行倾斜校正。采用雷登变换。

腐蚀：主要是为了缩减图像中的白色区域，用imerode函数实现图像腐蚀。
闭运算：能消除小的空洞，填充凹角并填补轮廓线中的断裂，使轮廓线更光滑。用imclose函数实现闭运算。
二值化：二值图像（黑白图像）指的是图像中每个像素点只有黑、白两个值或者说灰度等级只有两种的图像，二值图的灰度范围是0或者255，二维矩阵由0、1组成，“0”表示黑色（灰度值等于0），“1” 表示白色（灰度值等于255），数据类型为1位二进制位。二值图像具有占用空间小、信息掩藏性强的特点。
纸币定位—边缘切割：图像的定位分割是为了获得完整、单独的目标图像，它是图像处理中非常关键的一步，图像分割主要有基于区域和基于边界分割两种方法，本系统采用区域定位分割法。

在纸币识别系统中其目的是基于纸币区域和背景区域的色调的不同，定位纸币图像的四条边缘线，确定纸币在整幅图像中的具体位置，通过剪切把纸币和背景分离。定位的准确性将直接影响到后面的特征提取和识别。

2.2.2 纸币面值识别

中央数字提

中央数字提取流程
模板匹配识别

该方法是基于中央位置（即数字部分）来进行区分。通过上一步骤把纸币单独剪切出来后，根据不同币值人民币长宽比例不同，使用 imcrop 函数把中央带有特征数字的区域剪切出来。接下来，调用rgb2gray函数把提取的部分转换成灰度图像，使用 medfilt2 函数进行中值滤波除去噪声并进行明暗反转。se=strel('rectangle',[a,b])，使用strel函数创建一个a*b的矩形结构元素，调用imdilate函数和imerode函数对结构元素se进行闭运算（先膨胀后腐蚀）。

长度对比识别

对降噪后的图片进行二值化处理，得到黑白图像并进行显示。找出数字区域左右边界的第一个黑点，计算出两个黑点之间的水平距离，即为中央数字的宽度，计算出数字宽度与整张纸币长度的比值。[8]

参考表1所示第五版纸币基本特征，根据数字宽度：中央数字宽度最大的图片即为100元，依次类推宽度最小的为1元；根据数字长度和整张纸币长度的币值：币值最大的为100元，依次类推比值最小的为1元。

币值种类	100元	50元	20元	10元	5元	1元
主色调	红	绿	棕	蓝绿	紫	橄榄绿
规格	长156mm 宽76mm	长150mm 宽70mm	长145mm 宽70mm	长140mm 宽70mm	长135mm 宽63mm	长135mm 宽62mm
中央数字长度	38mm	25mm	24mm	22mm	12mm	7mm
中央数字长度/纸币长度	0.243	0.167	0.166	0.157	0.089	0.052

R、G、B对比识别

RGB色彩就是物理学里光的三原色，人类视觉可以感知的所有颜色都可以通过R、G、B（不同亮度度）互相混合得到。同样，任何一种颜色都可以被分解成R、G、B（不同亮度）三种颜色。[9]

提取出数字区域RGB分量，调用mean函数，使用

公式返回每个R、G、B分量的平均值，结合不同纸币特征区域R、G、B的不同，通过分量之间作差，判断纸币面纸大小

2.2.3 GUI 界面制作

GUI（图形用户界面）是有各种图形对象(如窗口、按钮、文本和菜单)组成显示的计算机操作用户界面。用户通过运算或控制代码激活图形对象，引起一系列程序代码的执行，结果通过用户界面进行反馈。MATLAB GUI是MATLAB中的一个极具实用性、交互性、美观性的功能，将流程化的MATLAB程序包装进一个简单易懂的图形中去，把繁琐的过程简洁化，从而方便了用户的使用过程，让程序的执行变得更加直观。同时，GUI中信息、数据的传输效率非常高，结果运行与反馈便捷、准确，开发人员不需要在接口代码的设计上花费太多精力，为使用MATLAB的程序设计者提供了一个简单的开发环境，为使用者带来了良好的体验，提高了开发者的工作效率。

本系统设计的平台如下图所示，主界面上显示了待识别图像、旋转校正后的图像、截取面额图像、处理后图像，设置“读取钞票”功能按钮，点击按钮读入待识别纸币图像即可实现对应的功能。

3、结果展示

4、源码获取方式

演示视频：基于matlab GUI纸币面值识别_哔哩哔哩_bilibili

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