随着计算机视觉与图像处理技术的发展，基于图像识别的自动化人民币面额识别系统已成为金融、商业和公共服务领域的重要应用方向。本文设计并实现了一种基于MATLAB GUI的人民币纸币识别系统，能够自动识别图像中的人民币面额，支持1元、5元、10元、20元、50元和100元六种纸币。系统主要通过Radon变换实现图像旋转校正，结合边缘检测、形态学处理等图像预处理手段提取有效纸币区域，并通过颜色特征和图像尺寸分析进行币值判断。实验结果表明，该系统在光照均匀、纸币完整的条件下具有较高的识别准确率和良好的用户交互体验。该研究为非接触式货币识别、人机交互及辅助视觉系统提供了理论基础与应用价值。
作者：张家梁(自研改进)
引言
近年来，随着图像处理和人工智能技术的不断进步，纸币自动识别系统被广泛应用于点钞机、自动售货机、自助缴费终端等设备中。传统的识别方法多依赖专用硬件（如磁性传感器、红外检测器等），成本较高、系统复杂，难以灵活拓展。相比之下，基于图像处理的识别方法具有成本低、可视化强、易于实现的优点，成为当前研究的热点。
人民币作为中国的法定货币，其纸币面额种类多样、图案复杂，具备较高的设计识别难度。本文基于MATLAB平台，结合其强大的图像处理工具箱与GUIDE图形界面设计工具，开发了一套人民币识别系统。该系统通过用户上传或拍摄纸币图像，自动完成图像预处理、特征提取与面额判断，并以可视化方式呈现识别结果。系统使用Radon变换进行图像旋转校正，利用Sobel算子进行边缘检测，再通过图像形态学处理和颜色分析识别币值。
本系统具有良好的用户交互界面和较强的鲁棒性，适用于教学演示、技术开发原型及视觉辅助应用等多个场景。本文接下来的部分将介绍系统的整体结构、关键技术实现、实验评估及未来改进方向。
系统架构
1.系统概述
本系统是一个基于 MATLAB 平台的人民币图像识别系统，主要用于自动识别1元、5元、10元、20元、50元和100元六种人民币纸币的面额。系统采用图形用户界面（GUI）方式交互，用户可通过界面上传一张纸币图像，系统将自动完成图像处理、特征提取、面额判断等功能，最终输出识别结果及中间图像处理过程。
系统主要由以下几个模块组成：
图像获取模块：提供图像上传接口，支持常见图像格式如 JPG、PNG 等；
图像预处理模块：对输入图像进行灰度化、边缘检测、形态学处理、图像旋转校正等操作；
特征提取模块：提取纸币的颜色特征和数字区域形状特征；
面额识别模块：基于颜色差值、图像宽度和图像区域特征等多种规则综合判断纸币面额；
用户交互模块：基于 MATLAB GUI 设计，实时显示识别结果及图像处理过程图像。
该系统具有操作简单、识别直观、识别逻辑清晰等特点，适合教学演示和轻量级人民币识别任务。
2.系统流程图
研究方法
本系统的研究方法主要基于图像处理、图像形态学和颜色特征分析等技术，通过多阶段处理流程，实现对人民币纸币面额的准确识别。各阶段相互衔接，形成一个完整的识别系统，主要包括图像采集、图像预处理、纸币区域提取、面额数字提取、特征识别与结果输出六个核心步骤。
实验结果
为验证所设计的基于图像处理的人民币面额识别系统的有效性，本文选取了不同面额（1元、5元、10元、20元、50元、100元）共计6张样本纸币图像进行测试。测试图像均来自不同来源，具有一定的多样性，如角度倾斜、光照变化、颜色深浅等。
系统通过 MATLAB GUI 实现图像导入、预处理、面额特征提取与结果输出等完整识别流程。各步骤处理结果和最终识别结果均可视化展示。以下为具体实验展示与分析：
实验结果
图1：RMB识别结果（50元）
图2：RMB识别结果（100元）
图3：RMB识别结果（20元）
图4：RMB识别结果（10元）
图5：RMB识别结果（5元）
图6：RMB识别结果（1元）
系统实现
本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：
研究结论
本系统在典型样本测试中表现出较高的识别准确率和较好的图像适应能力，尤其在旋转校正、数字裁剪与颜色判别方面效果明显。相比传统基于硬件特征（如磁性、安全线）的方法，本系统具有低成本、可视化强、易于实现的优势，适合用于教育、科研演示、或简单应用场景中的人民币识别任务。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
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