基于matlab的人民币面额识别
本文通过分析第五版人民币的特征，利用纸币中央数字的特征提取和识别的方法，通过matlab软件实现对第五版人民币的100元、50元和20元的识别。
- Matlab函数介绍
- Imread
函数imread用于读取图片文件中的数据。
调用格式：
A = imread(filename,fmt)
[X,map] = imread(filename,fmt)
[...] = imread(filename)
- Imshow
imshow是matlab中显示图像的函数。
调用格式：
imshow(BW)：显示一张二值图像BW
imshow(RGB)：显示一张真彩色图像RGB
imshow(X,map)：用指定调色板来显示图像
- im2bw
matlab中DIP工具箱函数im2bw使用阈值（threshold）变换法把灰度图像（grayscale image）转换成二值图像。一般意义上是指只有纯黑（0）、纯白（255）两种颜色的图像。 当然， 也可以是其他任意两种颜色的组合。所谓二值图像， 一般意义上是指只有纯黑（0）、纯白（255）两种颜色的图像。 当然， 也可以是其他任意两种颜色的组合。
调用格式：
BW = im2bw(I, level)
BW = im2bw(X, map, level)
BW = im2bw(RGB, level)
其中level就是设置阈值的。level取值范围[0, 1]。
- Imfill
该函数用于填充图像区域和“空洞”。
调用格式：
BW2 = imfill(BW)
这种格式将一张二值图像显示在屏幕上， 允许用户使用鼠标在图像上点几个点， 这几个点围成的区域即要填充的区域。要以这种交互方式操作， BW必须是一个二维的图像。用户可以通过按Backspace键或者Delete键来取消之前选择的区域；通过shift+鼠标左键单击或者鼠标右键单击或双击可以确定选择区域。
[BW2,locations] = imfill(BW)
这种方式， 将返回用户的取样点索引值。注意这里索引值不是选取样点的坐标。
BW2 = imfill(BW,locations)
这种格式允许用户编程时指定选取样点的索引。locations是个多维数组时， 数组每一行指定一个区域。
BW2 = imfill(BW,'holes')
填充二值图像中的空洞区域。 如， 黑色的背景上有个白色的圆圈。 则这个圆圈内区域将被填充。
I2 = imfill(I)
这种调用格式将填充灰度图像中所有的空洞区域。
BW2 = imfill(BW,locations,conn)
- Bwperim
用于查找二值图像的边缘。
调用格式：
BW2 = bwperim(BW1)
BW2 = bwperim(BW1,conn)
BW2 = bwperim(BW1,conn)
表示从输入图像BW1中返回只包括对象边缘像素点的图像。
- Mode
众数函数，用于计算一组数据中的众数。
众数，简单的说，就是一组数据中占比例最多的那个数。
调用格式：
mode(x)
- medfilt2
中值滤波函数.
调用格式：
medfilt2(A,[m n])
- Logical
用于判断参数是否为逻辑值，如果检验内容为逻辑值，将返回TRUE（1），否则返回FALSE（0）。
调用格式：
Logical（value）
- Find
用来对原始数据中的某个字符串进行定位，以确定其位置。
- edge
调用格式：
BW=edge(I)
采用灰度或一个二值化图像I作为它的输入，并返回一个与I相同大小的二值化图像BW，在函数检测到边缘的地方为1，其他地方为0.
BW=edge(I,’sobel’)
自动选择阈值用sobel算子进行边缘检测。
算子还有roberts算子，prewitt算子，log算子等等。
- 流程各部分详细说明
读入待检测图片
Im=imread（‘100.jpg’）;
figure(1)
imshow(Im);
读入一张有黑色背景的100元人民币图片。然后使用imshow函数进行图片查看。
- 进行图像边缘检测提取
边缘检测共有两种方法，一种是使用edge函数进行边缘检测；另一种是二值化+图像填充+提取边缘的方法。
使用edge函数进行边缘检测，选择Sobel算子。
F=edge(I2,'sobel');%sobel算子边缘检测
figure(2)
imshow(F)
如图，sobel算子边缘检测后的图像。达到需要的效果。但是由于内部白色纹路较多，为了不影响边缘截取，故选择第二种方法：二值化+图像填充+提取边缘。
首先对图像进行二值化处理，然后使用imfill函数，调用“hole”格式，对图像中的空洞进行填充。然后调用bwperim函数，对二值图像进行边缘检测。下面是检测的过程和结果。
