随着自动化金融机具的普及和经济的发展,智能点验钞机大量的应用在银行等金融机构。智能点验钞机的清分方法也在不断发展,最开始使用的是声音识别法、磁性识别法等,现在越来越多的使用基于图像的方法。如何使用图像高效的对纸币进行清分是一个很重要的问题,有着很大的理论意义和现实意义。本文主要研究了智能点验钞机的图像清分算法。主要是面值识别、面向识别、新旧识别、残损识别、冠字号码识别,其中还用到了彩色图像进行辅助清分。本文主要工作如下：1)纸币图像预处理。主要包括纸币图像二值化、基于直方图均衡化进行图像增强、上下左右扫描后利用霍夫变换进行边界线检测、图像倾斜校正和纸币区域的提取、使用双线性插值进行纸币尺度归一化。2)纸币面值面向识别。在面值识别方面,分析了几种常见的纸币面值识别方法,提出了一种根据纸币长度范围来进行面值识别的算法,另外还提出了一种基于彩色图像色差公式的纸币面值识别方法,并进行了实验。在面向识别方面,纸币在图像中有四种面向,主要是：正面正放；正面倒放；反面正放；反面倒放。本文提取了纸币网格特征,然后使用SVM(支持向量机)的方法对纸币面向进行识别。3)纸币新旧识别和残损涂污识别。在新旧识别方面,本文提出了一种基于边缘强度直方图来对纸币新旧进行快速识别的算法,具体的是先求出纸币图像边缘强度均值,然后求出其边缘强度直方图与新旧模板图像边缘强度直方图相关系数,然后结合这两个数据来判断纸币新旧。在残损识别上是使用透射图像选择一个阈值二值化后计算残损率。另外本文利用扫描仪扫描到的彩色图像对纸币涂污识别进行了尝试。4)纸币冠字号码识别。本文采用水平投影进行冠字号码上下边界检测,采用垂直投影进行冠字号码字符分割,使用KNN(K近邻法)进行纸币冠字号码字符识别。5)图像清分在线调试子系统设计与实现。为了满足系统联调的需要,针对上述提出的算法,本文设计和实现了图像清分在线调试子系统,分别从硬件设计、软件设计、图像采集格式以及系统实现上进行了讨论。