伴随经济全球化和贸易一体化的发展,我国与国外贸易交流日益频繁,各大银行陆续开展了外汇业务,对人民币、美元以及港币等纸币进行严格、有序、高效的流通管理非常必要。因此对多个国家或者地区纸币的快速准确的识别,对我国外汇业务作用重大,多国货币点钞机就应运而生。本文主要研究了人民币、美元以及港币三种纸币的版面信息和号码的识别问题,提出了一整套的识别方法,为开发多国货币点钞机奠定基础。在纸币的版面信息识别方面,采用了以局部图像匹配为主的多种识别方法,包括纸币图像尺寸计算方法、纸币安全线投影、号码图像投影、边缘白边图像检测,实现版面信息的精确识别；纸币号码识别方面,经过号码定位、二值化、号码分割和字符识别等处理,采用两种特征提取方法和两种分类器,通过实验对比方法效果,提高号码字符的识别率。在图像匹配识别分类中,所选取的特征提取方法有八向特征提取方法和SIFT算法,分类器有KNN分类器和SVM分类器,组成了八向特征KNN、八向特征SVM以及PCA_SIFT_KD树三种识别方法,并通过离线PC实验和实时点钞检测,对比三种方法的实验效果。从识别率和满足系统实时性要求方面,选择PCA_SIFT_KD树方法作为系统的主要识别方法。最后采用DSP结合CIS图像传感器实现的纸币版面信息和号码识别系统,成功移植到多国货币点钞机上,经过实时点钞检测,纸币版面识别率达到99%,纸币号码识别率超过96%。