英镑是国际可自由兑换的主要货币之一,随着经济全球化的发展,英镑纸币的流通量日益增大,增强英镑的鉴伪能力成为了金融机具的迫切需求。在现有的金融机具中,图像鉴伪是一项基本功能。本文开展了英镑的图像处理及分析的技术研究,以提升金融机具中英镑鉴伪识别的性能。本文主要工作包括:第一,设计并实现了英镑的面额识别算法。研究了英镑面额的独有特征,提出了基于安全线和ID3决策树算法以及基于颜色特征与模板匹配的面额识别算法,解决了现有尺寸识别算法在面临形变和过钞速度不稳造成的误识问题。第二,设计并实现了英镑的版本和面向识别算法。研究了不同版本英镑图像的面向特征,使用了基于类haar特征的版本识别方法;提出了基于投影特征和haar特征的面向识别算法,解决了英镑多版本多面向的识别困难和效率缓慢的问题。第三,设计并实现了英镑的多特征融合鉴伪算法。提出了基于边缘方向角特征的对接鉴伪算法、基于粗网格特征的红外数字鉴伪算法和基于灰度共生矩阵的半身像鉴伪算法;使用了归一化数据处理方法改进了传统模板匹配算法,最后通过分类器融合实现了对英镑的多特征融合鉴伪,解决了传统鉴伪识别算法特征单一,识别准确率低等问题。实验结果表明,与传统的英镑识别算法相比较,本文提出的算法对英镑面额识别准确率更高,鲁棒性更强;对于英镑的版本和面向识别计算速度更快,识别效率也有了很好改善;对于英镑的真伪识别特征更加全面,在提高真正率的同时降低了假正率。