HSV空间下彩色纸币面额识别算法研究与应用

本文主要探讨了"基于HSV空间的纸币面额识别算法研究"，针对当前纸币清分过程中面额识别的主要挑战，特别是人工识别效率低且错误率高的问题。传统的面额识别方法包括依据纸币宽度、金属线长度、神经网络训练和面额数字识别，但这些方法多局限于灰度图像处理。 HSV（Hue, Saturation, Value）颜色空间被引入作为本文的核心技术，这是一种感知型色彩空间，能够更好地模拟人类视觉系统对颜色的理解。HSV中，H代表色调，S代表饱和度，V代表亮度或明度。这种空间的优势在于色调H可以直观反映颜色的分布位置，而S和V则能区分颜色的纯度和亮度，对于纸币上的面额特征提取特别有效。 文章首先介绍了使用高分辨率的扫描仪图像进行实验，通过比较不同面额纸币在HSV空间中的H、S、V分量均值，确定色差作为面额识别的依据。这种方法旨在通过彩色图像而非传统灰度图像，提高识别的准确性和鲁棒性。实验结果显示，HSV空间的特性有助于捕捉纸币面额的细微差异，从而实现高效、准确的面额识别。 接着，作者将算法应用于智能点验钞机采集的低分辨率图像上，进一步验证了算法在实际应用环境中的性能。通过这种基于HSV空间的面额识别算法，不仅可以提升纸币清分系统的自动化水平，还有助于减少人工操作的错误，从而提高整个金融系统的效率和准确性。 本文的贡献在于提出了一种新颖的彩色图像处理方法，将HSV空间应用于纸币面额识别，为纸币清分领域的自动化技术发展提供了新的视角和解决方案。这不仅有助于降低银行和金融机构的人力成本，也有利于提升金融交易的准确性，是信息技术在金融领域的一个重要应用案例。