基于多光谱图像分析的纸币防伪技术是当前纸币防伪领域的研究热点,它直接关系着国家金融安全,有着重要的理论研究价值以及广阔的市场应用前景。相比传统纸币鉴伪方式,通过对纸币的多光谱图像的综合分析和处理,可以更稳定、高效的检测假币,保证纸币在流通过程中的稳定性和可靠性。本文对纸币图像的获取、图像预处理、特征提取、分类算法等关键技术进行了深入的研究,主要工作内容体现在以下几个方面:(1)本文介绍了纸币多光谱图像的采集与获取技术。对比各类传感器的优缺点,由于CIS低成本、宽市场、便捷安装等优势,最后选用CIS图像传感器。另外本文还详细介绍了采集模块的设计原理,工作过程。(2)为了提高图像处理速度,本文采用改进的灰度计算算法以满足系统对检测速度的要求。再对图像进行光照补偿、去噪、边缘检测、图像旋转等一系列图像预处理过程,最终获取归一化的纸币图像。(3)本文提出一种新的自适应近邻选取的保局投影的纸币鉴伪图像降维算法。LPP不仅解决了传统线性PCA纸币特征提取方法难以保持原始数据非线性流形的缺点又解决了非线性方法难以获得新样本点低维映射投影矩阵的缺点。另外为了自适应的选择近邻,本文采用邻域压缩和扩张算法来自适应的选取保局投影的邻域。这种算法不仅从理论上保证了所选择的邻域,能够匹配流形的局部几何性质,而且当流形上曲率较小时,会尽可能的扩张邻域来加强样本点间的关联性。(4)BP神经网络算法广泛应用于各行各业。本文采用BP神经网络对纸币图像进行分类,首先对大部分的样本图片进行训练,再对测试样本,进行测试统计,最后实验证明该算法对假币的识别率较高,符合市场需求。