随着我国经济的快速发展,市场流通的纸币数量在不断增长。但是假币的存在和蔓延严重干扰了国家的经济秩序。面对新型的造假手段,利用图像处理技术对纸币进行鉴伪越来越受到重视。通过图像处理技术可以对纸币进行准确的识别和分类,保证纸币流通过程的安全性。本文以人民币一百元为研究对象,结合图像处理和模式识别的相关算法,探讨了纸币的透射图像和红外图像下的真假识别问题,分别介绍了透射光下的白水印和变色油墨图像鉴伪、CIS采集的纸币红外图像的鉴伪问题。具体工作包括以下几个部分：首先介绍了在CMOS图像传感器下获取变色油墨图像和白水印区域图像的步骤,包括透射图像的鱼眼校正等预处理过程。其次,根据定位信息切割出白水印和变色油墨图像。对白水印图像特征进行提取的时候,采用了基于投影差分的归一化积算法、基于白水印连通域的鉴别算法和八方向特征提取算法,并进行了算法的分析比较；在提取变色油墨图像特征的时候,引入了色温和色差的概念,并提取变色油墨图像的色差作为特征的一部分,形成三维特征,然后利用K最近邻分类算法和感知器分类算法对特征进行识别和分类,从而实现真假鉴伪。最后,介绍了在CIS图像传感器下采集的纸币的红外图像的鉴伪过程,包括纸币面额、方向和版本等信息的获取和图像鉴伪。在提取红外图像特征时,提出采用相邻区域对比式策略提取灰度信息作为特征进行判断的鉴伪方法和利用红外安全线信息进行鉴伪的方法。大量的实验证实,利用白水印特征和变色油墨特征可以达到的抓假率分别超过90%和80%；在CIS红外图像下本文的算法也获得了很好的鉴伪效果。