CN101583979A - 用于识别有价票据上色彩过渡区域中的污染和/或色彩磨损的方法以及用于实施该方法的装置 - Google Patents

Abstract

在一种用于在处理数据和参考数据的基础上识别在预定的有价票据类型的有价票据(12)的至少一个片段中由于污染和/或色彩磨损造成的色彩过渡的方法中，其中，所述处理数据描述了根据分别对应于图像元素的位置的所述有价票据(12)该片段中区域的位置、图像元素在色彩空间中的色彩坐标，而所述参考数据描述了根据在所述有价票据类型的有价票据(12)上的参考位置、色彩坐标值在色彩空间中对于一种类型的有价票据(12)的预定色彩参考分布，对于每个图像元素确定分配给该图像元素的色彩空间中的色彩坐标值是否对应于所述色彩参考分布，其中，所述色彩参考分布是通过在该色彩空间中的至少一个预定的封闭参考面积给出的，该参考面积是通过至少一个对于所述有价票据类型预定的线性线段以及所述参考面积的点与该至少一个线性线段的预定距离给出的。将其色彩坐标值位于该参考面积之内或不在之外的图像元素的位置与在所述有价票据(12)上的预定参考位置进行比较，以及根据所述比较的结果确定在色彩过渡的区域中污染和/或色彩磨损的存在或不存在。

Description

用于识别有价票据上色彩过渡区域中的污染和/或色彩磨损的方法以及用于实施该方法的装置

技术领域

本发明涉及一种用于识别有价票据的至少一个片段上色彩过渡区域中的污染和/或色彩磨损的方法、一种用于实施该方法的装置，一种用于实施该方法的计算机程序，以及一种具有该计算机程序的数据载体。

背景技术

在本发明的范围中，将有价票据理解为例如代表着当前价值或者权利的并且因此不能由未得授权者任意制造的卡状或者片状的物体。因此，其具有不能简单制造的、特别是复制的特征，这些特征的存在是真实性(即由为此获得授权的机构制造)的标志。这种有价票据的主要例子有：芯片卡、礼券、凭单、支票、股票以及尤其是纸币。

出于设计的原因，通常利用色彩设计来构造有价票据，例如或多或少复杂的色彩模式和/或彩色描绘和/或符号和/或符号组合，以便进行区别以及用于防止简单的伪造。

在有价票据的使用中，它们可能被污染。在本发明的范围内，污染尤其被理解为一种通过在有价票据之上或之内涂覆或加入物质或者通过电磁射线照射有价票据所造成的有价票据的色彩设计的改变。特别是，作为污染有价票据可以具有污点(例如通过有意或无意加入的彩色的或改变色彩的液体)或者彩色的标记。

此外，还可以出现色彩磨损。下文中尤其将色彩磨损理解为通过退色、油墨的磨损和/或通过水或者有价票据的色彩的其它溶剂对色彩的洗去而造成的色彩改变。这种色彩磨损尤其是可以出现在具有聚合物基底的纸币，如果用来印制纸币的油墨不能足够稳定地粘附在该聚合物基底上的话。

为了保证有价票据的可被区别性和/或对于使用者来说的(特别是在不借助于技术装置的条件下)针对真实性的有价票据的可识别性，有必要能够识别被污染的有价票据。由于例如在纸币情况下处于流通中的有价票据数目极其巨大，值得期待的是机器识别或者说自动识别。

不过，由于如下原因按照优选为较高速度自动识别污染和/或色彩磨损是困难的：在有价票据上出现色彩过渡，这些色彩过渡要么是对应于有价票据的正常色彩设计，要么却是由于不是完全覆盖有价票据的整个面积的污染和/或色彩磨损所造成的。在此，该色彩过渡不需要清晰地构造，例如在有价票据上的图像的边沿区域中那样，而是也可以在有价票据上的一个预定线段上缓慢地实现。因此，必须识别出污染和/或色彩磨损。

发明内容

因此，本发明要解决的技术问题是，提供一种用于识别在有价票据的至少一个片段中的色彩过渡区域中的污染和/或色彩磨损的方法，该方法可以迅速地执行，以及提供一种用于实施该方法的装置。

上述技术问题是通过一种用于在处理数据和参考数据的基础上识别在预定的有价票据类型的有价票据的至少一个片段中的色彩过渡区域中的污染和/或色彩磨损的方法解决的，其中，所述处理数据根据有价票据的片段中分别对应于图像元素的区域的位置描述了图像元素在色彩空间中的色彩坐标值，而所述参考数据根据在所述有价票据类型的有价票据上的参考位置描述了色彩坐标值在色彩空间中对于一种类型的有价票据的预定色彩参考分布，其中，对于每个图像元素确定分配给该图像元素的色彩空间中的色彩坐标值是否对应于所述色彩参考分布。其中，所述色彩参考分布是通过在该色彩空间中的至少一个预定的封闭参考面积给出的，该参考面积是通过至少一个对于所述有价票据类型预定的线性线段以及所述参考面积的点与该至少一个线性线段的预定距离给出的。在该方法中，将所述图像元素的位置与在所述有价票据上的预定参考位置进行比较，其中相应于参考分布确定所述图像元素的色彩坐标值，以及根据所述比较的结果确定在色彩过渡的区域中污染和/或色彩磨损的存在或不存在。

上述技术问题还通过一种用于识别在预定的有价票据类型的有价票据的至少一个片段中的色彩过渡区域中的污染和/或色彩磨损的装置解决，包括：至少一个用于采集处理数据的接口，所述处理数据根据所述有价票据的片段中分别对应于图像元素的区域的位置描述了图像元素在色彩空间中的色彩坐标值；以及分析装置，其被构造用于在通过所述至少一个接口所采集的处理数据以及在参考数据的基础上，执行按照本发明的方法，所述参考数据根据在所述有价票据类型的有价票据上的参考位置描述了色彩坐标值在色彩空间中对于一种类型的有价票据的预定色彩参考分布。分析装置尤其可以被构造用于对于每个图像元素检验分配给该图像元素的色彩空间中的色彩坐标值是否对应于所述色彩参考分布，其中，所述色彩参考分布是通过在该色彩空间中的至少一个预定的封闭参考面积给出的，该参考面积是通过至少一个对于所述有价票据类型预定的线性线段以及所述参考面积的点与该至少一个线性线段的预定距离给出的。此外，分析装置被构造用于，将所述图像元素的位置与在所述有价票据上的预定参考位置进行比较，其中作为相应于参考分布确定所述图像元素的色彩坐标值；以及根据所述比较的结果确定在色彩过渡的区域中污染和/或色彩磨损的存在或不存在。

也就是说，为了识别由污染或色彩磨损导致的色彩过渡，按照本发明采用给出或者说描述图像元素的特性的处理数据，这些图像元素对应于它们的位置组合地产生所述片段的图像。该处理数据尤其根据在有价票据上对应于图像元素的面积片段的位置，描述了在该有价票据的预定片段中图像元素在预定色彩空间中的色彩坐标。

在该方法中，仅仅检查有价票据的一个预定的片段原则上就足够了，不过，优选检查多个片段或者整个的有价票据。

原则上，该片段仅仅是一维的或者是条状的，从而图像元素仅仅构成一行或者列。不过，优选采集平面片段的二维图像。

可以按照任意的方式产生色彩坐标值。例如，可以同时或依次在多个、优选根据所采用的色彩空间预定的频谱范围内采集图像。可以分别同时对整个片段采集这些图像。不过，也可以如下采集这些数据：检测元件行与有价票据在横跨该检测元件行的方向上按照预定的时间程序(例如预定的速度)相互相对地运动，并且将这样逐行采集的对于图像元素的数据组合或者虚拟地组合成一幅图像。在此，可以或者通过采用合适的检测装置直接得到色彩坐标值，或者在对另外所采集的图像数据的变换之后得到色彩坐标值。

可以按照极其不同的方式并且特别是根据采集色彩坐标值的方式，来进行色彩坐标值和位置的分配。例如，可以对于每个图像元素作为处理数据采用在合适的坐标系中的、描述在有价票据上的色彩坐标值和图像元素的位置的位置坐标值。不过，在采用如下图像的条件下：其图像元素例如矩阵形式地按照行和列被采集并且在依次通过行或列时对应于其顺序被线性地存储，为了给出在有价票据上的位置，也可以仅仅采用在用于色彩坐标值的数据的顺序中的位置。其它的用于分配的可能性是本领域技术人员所公知的。

在该方法中，通过将色彩坐标值或者说对应的处理数据与色彩参考分布进行比较，来识别色彩过渡以及特别是由于污染或色彩磨损造成的色彩过渡。在此，对于特定有价票据类型预先给定色彩参考分布以及对应的参考位置。在纸币形式的有价票据情况下，类型例如可以通过货币的种类以及纸币的面值来预先给定。待检查的有价票据具有一种给定的有价票据类型，不过，并不一定要在检查之前知道该有价票据类型。这样，可以利用对于不同的有价票据类型的色彩参考分布来进行该检查。不过，优选在该方法中例如通过本领域技术人员所公知的方法事先确定待检查的有价票据的类型，从而仅仅需要与所确定的有价票据类型的色彩参考分布进行比较。

色彩参考分布以预定类型的有价票据为基础。该色彩参考分布不需要一定精确地描述处于崭新状态下(即在制造之后并且在使用之前)的给定类型的有价票据的状态；而是其也可以不起干扰作用地考虑通常由于出现的污染和/或色彩磨损造成的公差。这样，仅仅采用一种允许与理想状态有一定偏差的色彩参考分布。不过，也可以通过如下判据来考虑允许的污染和/或色彩磨损的出现，即何时色彩坐标值与色彩参考分布对应。在此，色彩坐标值的分布尤其可以理解为：色彩坐标值能够位于色彩空间的一个预定的并且因此确定该分布的体积之内。

为了实现高的处理速度，在该方法中所述色彩参考分布是通过在该色彩空间中的至少一个预定的封闭参考面积给出的，该参考面积是通过在该色彩空间中的至少一个对于所述有价票据类型预定的线性线段以及所述参考面积的点与该至少一个线性线段的预定距离给出的。因此，该参考面积包围色彩空间的一个区域，对应于如下的色彩过渡的图像元素的色彩坐标值位于该区域中：该色彩过渡在还可以接受的或者说不被视为污染的有价票据上出现在被检查的片段中。该参考面积可以通过仅仅一个线性线段给出。不过，也可以通过多个线段给出该参考面积，这些线段相互的距离大于或者优选小于预定的距离。特别是，可以通过折线(Polygonzug)结合预定的距离来定义该参考面积，从而也可以描述和识别出复杂的对于有价票据类型预定的色彩过渡，例如在三个色彩之间的色彩过渡。

因此，对于每个图像元素确定，是否为该图像元素分配的在色彩空间中的色彩坐标值对应于色彩参考分布。为此，可以采用考虑了参考数据的合适判据。

这种比较以及特别是参考面积的这种表示具有如下优点：可以极其迅速和简单地执行对色彩坐标值是否对应于色彩参考分布的检查，因为几何的结构在色彩空间中极其简单。

令人吃惊的是，已经表明在最重要的色彩空间中色彩分布的这种形式的预先确定，尤其极其良好地适用于纸币形式的有价票据。这点可能是归因于在纸币之上或之中没有采用极强烈饱和的色彩。

该方法尤其可以借助于对应的装置自动地实施。在按照本发明的装置中原则上可以作为任意的模拟的、混合模拟数字的或者纯数字的电路来构造分析装置。该分析装置也可以仅仅包括一个所谓的“现场可编程门阵列(FPGA)”，其优点是：可以仅仅通过对于待实施的方法的预编程来匹配对应的部件，而在实施中如同数字电路一样地工作。按照这种方式可以在小批量的情况下保持制造成本极小。不过，分析装置优选具有至少一个处理器和存储器，在该存储器中存储了能够利用该处理器执行的按照本发明的计算机程序，或者一种用于实施按照本发明的方法的程序或计算机程序。

因此，上述技术问题还通过一种用于识别在预定的有价票据类型的有价票据的至少一个片段中的色彩过渡区域中的污染和/或色彩磨损的计算机程序解决，包括用于至少一个处理器的指令，在该处理器执行这些指令时，实施按照本发明的方法，特别是在处理数据和参考数据的基础上实施该方法，所述处理数据根据所述有价票据的片段中分别对应于图像元素的区域的位置、描述了图像元素在色彩空间中的色彩坐标值，而所述参考数据根据在所述有价票据类型的有价票据上的参考位置描述了色彩坐标值在色彩空间中对于一种类型的有价票据的预定色彩参考分布，对于每个图像元素确定分配给该图像元素的色彩空间中的色彩坐标值是否对应于所述色彩参考分布，其中，所述色彩参考分布是通过在色彩空间中的一个预定的封闭参考面积给出的，该参考面积是通过至少一个对于所述有价票据类型预定的线性线段以及所述参考面积的点与该至少一个线性线段的预定距离给出的，其中相应于参考分布确定所述图像元素的色彩坐标值，将所述图像元素的位置与在所述有价票据上的预定参考位置进行比较，以及根据所述比较的结果确定在色彩过渡的区域中污染和/或色彩磨损的存在或不存在。也就是说，在所述色彩过渡的区域中污染和/或色彩磨损是如下显示出来的：对应的色彩坐标值与所述色彩参考分布不对应。

尤其可以将这种计算机程序存储在装置的存储器中。

本发明的另一个内容是一种数据载体，在该数据载体上存储了按照本发明的计算机程序。作为数据载体尤其可以考虑光学数据载体(例如CD或者DVD)、磁光学数据载体、磁数据载体(例如硬盘)以及半导体存储器(例如EEPROM或闪存)，通过计算机的相应装置可以调用这些数据载体的内容。

在本发明的范围内，“处理器”被理解为任何的处理器，例如微控制器或多用途处理器或数字信号处理器，或者多用途处理器和/或信号处理器和/或微控制器和/或FPGA的组合。这样，与现存处理器对应地构造计算机程序。特别是，分析装置可以具有至少一个FPGA，后者被如下地编程：按照本发明的方法的至少部分可以通过该FPGA来实施。由此可以提高计算机程序的执行速度，因为与多用途处理器或信号处理器相比，对于特定的操作来说FPGA可能具有更高的执行速度。

采用可编程的分析装置的优点是，可以简单地将该装置与有价票据的新的类型进行匹配。

原则上，可以按照任何的方式进行对图像元素的色彩坐标值是否对应于色彩参考分布的检查。不过，在该方法中优选地，为了检查图像元素的色彩坐标值是否对应于色彩参考分布，检查对应于该色彩坐标值的点是否位于参考面积的内部或者外部。在所述计算机程序中，优选地如下给出所述指令：在其执行时，处理器为了检查图像元素的色彩坐标值是否对应于色彩参考分布，检查对应于该色彩坐标值的点是否位于参考面积的内部或者外部。在此，仅仅需要对两种可能性中的一种进行检查，因为从该点位于参考面积的内部中(其中也理解为其位于该参考面积上)得出其不位于外部，反之亦然。可以极其迅速地进行这种检查。

原则上，可以按照任何的方式预先给定该参考面积，例如通过支撑位置(Stützstelle)或者通过一维或多维样条近似或者正交函数的和来预先给定。不过优选地，为了检查图像元素的色彩坐标值是否对应于色彩参考分布，或者说分配给各个图像元素的色彩坐标值是否对应于色彩参考分布，确定一个描述了对应于这些色彩坐标值的点与所述至少一个线段的距离的值。在所述计算机程序中，则优选如下给出所述指令：在其执行时，处理器为了检查对应于该色彩坐标值的点是否位于参考面积的内部或者外部，或者说为了检查分配给各个图像元素的色彩坐标值是否对应于所述色彩参考分布，确定一个描述了对应于这些色彩坐标值的点与所述至少一个线段的距离的值。可以特别迅速进行这种确定。此外，仅仅需要用于表示色彩参考分布以及参考面积的极小的存储器空间。在此，作为距离尤其可以采用按照色彩空间的度量的距离，优选为欧几里德距离。不过，所确定的值仅仅需要描述该距离；即，距离的确定通常要求复杂的以及缓慢的操作、例如求取方根，因此在采用例如距离平方作为描述距离的值的条件下，可以极大地加速程序的执行。如果通过两个或多个线段或者一条折线给出所述色彩参考分布，则为此可以采用如下的判据：该色彩参考分布的图像元素的色彩坐标值与至少一个线段具有小于预定距离的距离。这样，借助于用于最大允许距离的判据可以对各个色彩空间点进行判断：该点是否对应于该色彩参考分布。随后可以对应地对其进行标记或者存储。

原则上，在该方法中可以采用任何的色彩空间。不过，优选采用具有至少三维的色彩空间，但是还可以采用更高维数的色彩空间。此外，作为色彩空间还可以采用专门用于被用来采集处理数据的传感器装置的色彩空间。不过，也可以将色彩空间理解为任何其它的空间，在该空间中将点通过双射变换分别分配给在另一个色彩空间中的对应的点。特别是，作为色彩空间采用RGB或者HSI色彩空间。

为了使得色彩参考分布在不同装置之间的可转移性更容易，在该方法中，作为色彩空间采用一种独立于设备而定义的色彩空间。在所述计算机程序中，则优选如下给出所述指令：在其执行时，所述处理器作为色彩空间采用一种独立于设备而定义的色彩空间。特别是，例如作为色彩空间可以采用诸如CIE XYZ色彩空间的标准化色彩空间。

污染或色彩磨损是否干扰了有价票据的视觉外观图像，取决于观察者区分色彩的能力。因此，在该方法中，作为色彩空间优选采用一种针对由人对色彩区分的感知而线性化的色彩空间。在所述计算机程序中，优选地如下给出所述指令：在其执行时，所述处理器作为色彩空间采用一种针对由人对色彩区分的感知而线性化的色彩空间。这尤其被理解为：这样选择该色彩空间的坐标，使得通过人类观察者视觉地感知的在色彩之间距离，近似地与该色彩空间中色彩之间的距离成比例。特别是，作为色彩空间例如可以采用按照公知的变形的CIE L^*a^*b色彩空间，Hunter Lab色彩空间或者CIE L^*u^*v色彩空间。应用这种色彩空间的优点是，用于何时色彩坐标值对应于色彩参考分布的判据，可以通过在色彩空间中的距离来简单地表达，而对于由人对有价票据的实际操作来说又是适用的。

于是在采用所提到的具体色彩空间中的一个的情况下，在本方法中，优选地根据在用于色彩的色彩空间中的两个色彩坐标值的最小距离来给出所述预定的距离，所述两个色彩坐标值由预定的观察者在预定的观察条件下尚可以识别为不同的。为此，在所述计算机程序中，优选地如下给出所述指令：在其执行时，通过所述处理器根据在对于色彩的色彩空间中的两个色彩坐标值的最小距离来给出所述距离，所述两个色彩坐标值由预定的观察者在预定的观察条件下尚可以识别为不同的。作为预定的观察者尤其也可以考虑一位虚构的观察者，其感知是通过多个真实的人的感知特性的平均值给出的。特别是，例如可以在采用CIE L^*a^*b色彩空间的条件下，这样选择所述色彩参考分布和上面提到的判据，使得在下面情况下将图像元素的色彩坐标值视为对应于色彩参考分布：该色彩空间中与至少一个线段或者多个线段中的至少一个的距离小于这样一个值，该值是预定的距离与值ΔE之和，该ΔE根据所要求的区分的锐度而介于1和2之间。如果还要考虑通过产品波动所造成的色彩偏差，则也可以将该值选择为更大。

原则上，对于不同的有价票据类型可以采用同一个预定的距离。不过，在该方法的扩展中，优选地根据所述有价票据类型预先给定所述距离。为此，在所述计算机程序中，则优选地如下给出所述指令：在其执行时，通过所述处理器根据所述有价票据类型预先给定所述距离。该实施方式的优点是，对于不同的有价票据类型，可以分别定义用于允许的污染和/或色彩磨损的不同判据，由此可以改善对于有价票据的状态的评价。在此，根据不同的应用，可以手动地在装置中输入待检查的有价票据的类型，或者自动地通过一台与该装置耦合的机器确定。

原则上，在该方法中，可以采用直接采集的(必要时变换到所使用的色彩空间中的)图像数据作为处理数据。不过，在该方法中，优选地为了构造所述处理数据，采用所述片段的所采集的图像的像素的图像数据，从该图像数据中能够确定所述色彩坐标值以及所述位置，并且在采用对所述图像数据的低通滤波的条件下确定对于图像元素的该处理数据。在所述计算机程序中，则优选地如下给出所述指令：在其执行时，所述处理器为了构造所述处理数据，采用所述片段的所采集的图像的像素的图像数据，从该图像数据中能够确定所述色彩坐标值以及所述位置，并且在采用对所述图像数据的低通滤波的条件下确定对于图像元素的该处理数据。对于许多类型的具有极其细致的模式的有价票据(特别是纸币)来说，这种实施方式的优点是，不需要考虑由于这些细致的模式造成的色彩过渡，这点使得对于通常大面积(特别是在大于0.5mm²的面积上)出现的污染和/或色彩磨损的识别容易。在低通滤波的范围内，则优选地还减小了空间分辨率、即每个成像面积的图像元素的数量。

优选地可以将该装置与用于采集像素的图像数据的传感器进行组合。因此，本发明内容还是一种检查装置，包括：传感器，用于采集对应于有价票据的片段中区域的像素的图像数据；以及按照本发明的识别装置，其为了传输图像数据而与该传感器连接。

特别是，在该方法中，为了构造所述处理数据，采用所述片段的所采集的图像的像素的图像数据，从该图像数据中能够确定所述色彩坐标值以及所述位置，并且在采用至少两个像素的图像数据的条件下形成对于图像元素的该处理数据。为此，在所述计算机程序中，优选如下给出所述指令：在其执行时，所述处理器为了构造所述处理数据，采用所述片段的所采集的图像的像素的图像数据，从该图像数据中能够确定所述色彩坐标值以及所述位置，并且在采用至少两个像素的图像数据的条件下形成对于图像元素的该处理数据。特别是，可以将对应于有价票据的同一个区域(例如图像元素)的至少两个像素的图像数据，用于局部的低通滤波，例如用于构造一个必要时加权的平均值。这种局部的低通滤波经常可以比非局部的低通滤波(如其例如也可以在空间频域中实施的那样)明显更迅速地实施。优选地，采用多于两个像素，特别是优选为至少紧邻的像素。

如果确定了对应于所述色彩参考分布的色彩坐标值或者说图像元素，则可以将其位置(可以将该位置更精确地理解为在纸币上与这些图像元素对应的面积片段的位置)与其参考位置进行比较。由此可以确定所识别的色彩过渡是否位于预定的位置上。

因为被检查的有价票据的位置可以相对于用来采集图像数据的传感器一般地改变，可以在位置的比较之前或者之中进行对图像元素的位置或者对参考位置进行变换，从而实现这些位置与参考位置的更好的一致。

例如，可以通过对应的位置坐标给出参考位置。在这种情况下，为了比较可以检查所确定的位置是否在与这些参考位置一个预定距离之内。不过，还可以通过一个(优选为二维的)区域给出参考位置。这样，为了比较仅仅需要确定图像元素的位置是否处于该区域之内。

比较的结果可以用于确定如下的图像元素：其色彩坐标对应于参考分布以及其位置对应于参考位置。在该方法中，根据所述比较的结果确定是否在色彩过渡的区域中存在或不存在污染和/或色彩磨损。为此，原则上可以采用任何的判据。

优选地，作为用于有价票据的允许状态的判据，检查一种如下的判据，该判据取决于被确定为与预定色彩过渡对应的图像元素的数量和/或被确定为与该色彩过渡不对应的图像元素的数量。例如，可以给出与预定色彩过渡不对应的图像元素的最大数量。可以根据有价票据类型预先给定该判据，以及特别是该数量。

本发明的其它内容是一种用于利用按照本发明的检查装置来处理有价票据的装置。

此外，本发明的内容还是一种用于为按照本发明的识别污染和/或色彩磨损的方法确定参考面积的方法，其中，对于预定的有价票据类型的有价票据的预定数量，分别确定分配给它们的处理数据，所述处理数据根据有价票据的片段中分别对应于图像元素的区域的位置描述了图像元素在色彩空间中的色彩坐标值，其中，从所述处理数据中确定在描述色彩坐标的第一组成部分上的平均值，以及在该色彩空间或者另一个色彩空间中矩阵的描述色彩坐标的组成部分之间的相关性，其中，确定方向数据，所述方向数据规定了与该矩阵的两个最大的特征值相关联的特征向量，其中，从所述方向数据中如下地确定定义线性线段的数据：通过第一特征向量的平均值规定该线段的中心，而通过第一特征向量的方向规定该线段的方向，并且其中，根据最大的特征值和/或第二大的特征值，或者根据一个描述沿着所述线段的相关性以及在垂直于该线段的子空间中的最大相关性的参数，来确定所述线段的长度以及与该线段的预定距离。在此，该子空间具有比原始的色彩空间少一维数，不过却可以从该原始的色彩空间中通过双射变换得出。

该方法允许按照简单的方式确定：参考面积或者确定该参考面积的数据。在此，作为基础规定预定类型的有价票据。此外，至少预先给定有价票据的如下的片段：其随后在对污染和/或色彩磨损的识别中同样地被采用。

按照第一备选方案，可以确定并且采用相关矩阵的组成部分作为所述矩阵的组成部分。

不过，也可以确定并且采用协方差矩阵的组成部分作为所述矩阵的组成部分。

对于特征值的确定来说，原则上可以采用所采集的色彩坐标值作为处理数据或者部分处理数据。不过，具有优势的是，将处理数据通过对色彩坐标的变换首先变换到另一个例如独立于设备的色彩空间中。特别是，用于确定描述所述平均值的组成部分以及描述色彩坐标之间的相关性的组成部分所采用的处理数据，可以是在Lab色彩空间中的色彩坐标。

原则上，可以将确定参考面积的数据存储，用于用来确定其的色彩空间。优选地，将确定参考面积的数据按照变换为对于色彩空间有效的值而存储，该色彩空间随后也被用于对污染和/或色彩磨损的识别。

尽管对于按照较窄的意义(即，在可见的范围内)描述了上述方法，色彩空间也可以包括用于在预定的波长范围中不可见光辐射(例如IR辐射)的另一维数，并且于是例如是四维的。

附图说明

下面示例性地结合附图对本发明作进一步说明。附图中：

图1示出了纸币处理装置的示意图，

图2示出了图1中的纸币处理装置的控制和分析装置中的光学传感器和色彩分析装置的示意图，

图3示出了图1中的纸币处理装置的三个检测元件行的从入射光线束方向上的部分示意图，

图4示出了按照纸币形式的待检查的有价票据的例子的示意图，

图5借助于点的密度示出了色彩过渡的示意图，

图6示出了在L^*a^*b色彩空间中图5中的色彩过渡的图像元素的色彩坐标值的示意图，

图7示出了用于识别色彩过渡的方法的极其简化的流程图，该方法可以在图1中的纸币处理装置中实施，

图8示出了在RGB色彩空间中图5中的色彩过渡的图像元素的色彩坐标值的示意图，

图9示出了对于两个具有一个共同色彩的色彩过渡的在L^*a^*b色彩空间中的参考面积的示意图。

具体实施方式

图1示出了用于确定有价票据的状态的装置10，在该例中是纸币处理装置，该纸币处理装置除了别的之外用来确定按照纸币形式的有价票据12的状态。装置10拥有：输入箱14，用于输入待处理的有价票据12；分拣器16，其可以抓取在输入箱14中的有价票据12，带有转辙器20的传送装置18；以及在转辙器20之后的输出箱26和用于销毁纸币的碎纸机28。沿着通过传送装置18给定的传送路径22在转辙器20之前并且在分拣器16之后设置了传感器装置24，其用来采集分拣后输入的有价票据12的特性并且形成反映该特征的传感器信号。控制和分析装置30通过信号连接至少与传感器装置24和转辙器20连接，并且用于对传感器装置24的传感器信号进行分析以及根据对该传感器信号的分析结果至少控制转辙器20。

为此，传感器装置24包括至少一个传感器；在本实施例中设置了三个传感器，即：第一传感器32(在本例中为用于采集色彩特性的光学传感器)，其采集从有价票据反射的光学辐射；第二传感器34(在本例中同样为用于采集有价票据的特殊光谱安全特征的光学传感器)，其同样采集从有价票据反射的光学辐射；以及第三传感器36(在本例中为声学传感器、更确切地是超声传感器)，其采集来自于有价票据的、特别是穿过有价票据传输的超声信号。

在有价票据的传送经过的期间，传感器32、34和36对应于它们的功能采集通过传感器与有价票据的相对位置而在有价票据上所确定的检测区域的特征，其中建立对应的传感器信号。在此，每个传感器可以具有不同的空间分辨率，即，在有价票据上被采集的检测区域的大小和分布可以根据各自的传感器和所采用的传送速度而改变。在此，每个检测区域对应于一个位置，该位置描述了对于各个传感器相互的和/或相对于有价票据的检测区域的位置。

在传感器信号分析中由控制和分析装置30从传感器32、34、36的模拟或数字传感器信号中确定至少一个检测区域的至少一个特征和/或至少一个有价票据特征，这些特征对于针对有价票据的状态检查是重要的。优选地，确定多个这种特征。此外，借助于传感器34的信号检查有价票据的真实性。有价票据特征标志了有价票据的状态，在本例中是关于流通能力、即可以被继续作为支付手段的适宜性的纸币的状态。作为对应的有价票据特征，在本例中采用特别是污染和/或色彩磨损或者污点的存在，以及裂纹、粘条、摺角和/或孔洞的存在，和/或有价票据组成部分的缺失。可以根据仅仅一个传感器32或34或者最少两个传感器的传感器信号来确定这些有价票据特征。

为此，控制和分析装置30除了用于传感器的对应接口之外，特别地具有处理器38和与该处理器38连接的储存器40，在该储存器中存储了至少一个具有程序代码的计算机程序，在该计算机程序的执行的条件下，处理器38控制设备或者对传感器信号(特别是为了确定所检查的有价票据的整体状态)进行分析，以及对应于该分析操纵传送装置18。

特别是，控制和分析装置30、更确切地说是其中的处理器38，可以在确定了有价票据特征之后检查对于有价票据的整体状态的判据，该判据涉及至少一个有价票据特征或者该判据取决于至少一个有价票据特征。在该判据中尤其可以包括用于确定有价票据的尚允许状态的其它参考数据，这些参考数据被预先确定并且存储在储存器40中。例如，可以通过两个类型“还可以流通”或者“待销毁”给出总状态。根据该所确定的状态，控制和分析装置30(特别是其中的处理器38)控制传送装置18、更确切地说控制转辙器20，使得被检查的有价票据对应于其被确定的总状态而被传送至输出箱26用于存放或者被传送至碎纸机28用于销毁。

为了处理有价票据12，由分拣器16将在输入箱14中作为堆或者单个放置的有价票据12进行分离，并且单个地送至传送装置18，后者将单个的有价票据12送至传感器装置24。该传感器装置采集有价票据12的至少一个特征，其中建立描述有价票据的该特征的传感器信号。控制和分析装置30采集这些传感器信号，据此确定各个有价票据的状态和真实性，并且根据该结果如下控制转辙器20：例如，将还可以使用的有价票据送至输出箱26并且将待销毁的有价票据传送至碎纸机28用于销毁。

可以例如借助于传感器36识别有价票据12上的粘条。例如，为了表征有价票据的状态，控制和分析装置30可以为此从传感器36的传感器信号中，确定粘条的数目或者粘条的总长度或总面积。

为了确定纸币的总状态，控制和分析装置30采用已经提到的可以涉及至少一个特征的判据。例如，可以将单个的值(例如借助于线性组合)结合为判据。然后，为了确定纸币的总状态，控制和分析装置30将表征纸币状态的特征的线性组合与一个预定的值进行比较，并且判断例如纸币的状态是好还是坏，也就是说其是否能够流通。由此实现了，将这样的纸币确定为坏的：该纸币已经具有显著的污染和/或色彩磨损，不过该污染和/或色彩磨损本身还不会导致纸币的状态被确定为坏的，但是该纸币具有额外的例如还仅仅数个污点和/或裂纹等等。

图2和图3中更详细地示出了传感器32，其用于位置分辩地采集有价票据12的色彩。下面仅仅对其进行简短的描述，在由本申请人所提交的专利申请WO2006/018283中有详细的描述，该专利申请的内容在此通过引用载入到本发明中。传感器32是作为行传感器构造的，为了采集图像按照恒定的速度将有价票据传输经过该传感器。在该传输经过的期间，传感器32采集行图像，这些行图像与采集顺序对应地综合给出该有价票据的二维图像。

传感器32具有光源42，用于利用在可见的波长范围内的光学辐射44(优选为白光)照射有价票据12。在照射辐射44的光程中还设置了在图中没有示出的聚光光学器件，用于使得输出的照射辐射44的集束。为了采集从有价票据12反射的光学辐射(下面也称为检测辐射)设置了色彩采集装置46。

采集装置46具有沿着检测光程的光阑48，其用于限制图像场并且形成入口狭缝；以及来自自动聚焦的透镜50的场，图2中仅仅示出了这些透镜中一行，而这一行中又只能看到最外面的透镜。自动聚焦的透镜50将检测辐射偏引导至空间频谱扩散的装置52，后者将光学辐射分解为频谱成分，这些频谱成分对应于其频谱组成沿着不同空间方向传播。一个为了清楚起见在图中没有示出的检测光学器件，将这些频谱成分聚焦到位置分辩的检测装置54，后者具有多个(其对应于待检测的色彩的数量，在本例中为单个)与入口狭缝的方向平行对准的检测元件的行56、58和60，它们也被称为检测器行，并且沿着各自的行采集频谱成分的强度并且形成对应的检测信号。

在待检查的有价票据12的附近设置的光阑48，优选地构成如下的入口狭缝，该入口狭缝具有在0.1至0.2mm之间的狭缝宽度以及对应于该有价票据的预期宽度的典型长度，在纸币的例子中为10和200mm之间，优选为大致100mm。

自动聚焦的透镜50一般地涉及由如下材料制成的圆柱形的光学元件：其从该圆柱的光轴至其外壳具有抛物线地减小的折射系数。通过采用这种透镜50，在扩散装置52上实现了对有价票据12的待检查的部分区域的独立于有价票据和图像之间距离的并且不用调整的1∶1成像。

作为扩散装置52，例如可以采用衍射元件，如光学光栅。不过，在本例中采用由冕玻璃制成的棱镜，其具有大致60°的棱镜角。这样设置扩散装置52，使得光谱成分平行于如下的平面延伸：该平面良好近似垂直于入口狭缝的方向延伸。

检测装置54用于沿着行对光谱成分进行位置分辩地检测，该检测装置为了产生图像数据、即待检查的有价票据的色彩而与色彩分析装置62(即，按照本发明的一种优选实施方式用于识别在色彩过渡区域中的污染和/或色彩磨损的装置)连接，该色彩分析装置在本例中被集成在了控制和分析装置30中，不过并不一定要这样做。

将检测元件行56、58和60设置在一个共同的为了清楚起见仅仅在图中示出的支架63上。

在这些行的方向上，检测元件行56、58和60的尺寸是恒定的。一个行的检测器元件的宽度，即在行方向上的尺寸，以及其在行方向上的间隔，分别相等并且通过所要求的分辨率而预先给定，在本例中对于125dpi的分辨率大约为0.2mm。

为了能够得到尽可能直接的检测信号(其尽可能良好地对应于人类的色彩感知)，检测元件行56、58和60通过各自的行的检测器元件的高度h(即其垂直于行的方向的尺寸)而区分(参考图3)。由此，不同行的检测器元件对应于其高度而接收不同宽的光谱范围，从而对应地影响检测装置54的灵敏度光谱。为了选择光谱频带的位置，检测元件行56、58和60相互的距离d可以不同。如下地在光谱成分的空间展开(即，横跨行的方向)的方向上选择检测元件的高度以及检测器行的距离：检测可以至少近似地接近于人类的色彩感知，或者说所采集的光谱至少近似地与人眼的色彩感知匹配。

单个的检测器行例如可以基于硅。在此，对于近似人眼采集来自“蓝色”和“红外”光谱范围的光谱分量的色彩感知来说，检测元件行56、58和60必须具有相对大的高度，因为硅对于这些波长范围比对于其它的光谱范围更不灵敏。

如果在色彩分析装置62中依赖于或者独立于检测元件行56、58和60的几何形状将所采集的光谱分量进行加权，则可以实现与人的色彩感知的进一步调整。特别是，可以根据光谱分量的强度借助于相乘的加权系数个别地对光谱分量进行加权，其中，这些加权系数依赖于要被近似的光谱。例如，在此在一个硅检测器中确定在“红色”光谱范围中的光谱成分具有总计的强度值I_ist，而该值应该为I_soll。于是，为了对加权系数进行校正，一开始就如下设定：将所采集的强度值在采用加权系数的条件下换算为校正后的值。在整个设备的校正中对于所有待采集的光谱分量进行该调整。

这里假设：在校正之后色彩分析装置62可以从检测元件行56、58和60的检测信号中产生这样的图像数据，即，可以将这些图像数据按照良好的近似用作在标准化的CIE XYZ色彩空间中的色彩坐标。

为了采集有价票据12的色彩图像，将其按照恒定的速度传输通过色彩采集装置46，其中，按照恒定的时间间隔利用检测元件行56、58和60位置和色彩分辩地采集强度数据。该强度数据构成了描述行图像的像素的特征的图像数据，该行图像再现了由色彩采集装置46所采集的有价票据12的行形的区域。通过对应于采集的时间顺序而将行图像进行组合、即对应地分配图像数据，则得到一幅按照像素的有价票据的图像。

色彩分析装置62用来实施一种用于对在所检查的有价票据上的色彩过渡进行识别的方法，如已经解释的那样，该装置被集成在控制和分析装置30中。为了识别色彩过渡，在存储器40中存储了计算机程序，在通过处理器38对该计算机程序的实施时，执行在下面描述的图7中说明的方法。在此，处理器38利用计算机程序的对应的软件模块构造了用于采集处理数据的接口，在图中没有明确地示出该接口。

除了别的之外，该方法基于下列示例性以图4中示出的作为有价票据12的纸币64所描述的基础。纸币64拥有图像区域65，该图像区域具有不同色彩的面积。

在预定纸币类型的、被认为是新印刷的真实纸币64上，尤其存在片段66，在该片段上有从第一色彩(深紫色)向第二色彩(淡黄色)的色彩过渡。在图5中再次在采用黑色的点的条件下示出了该色彩过渡的一部分，这些黑色的点要说明深紫色的部分。

如果将这些对于纸币类型预定的片段66分解为正方形的图像元素68，这些图像元素在没有重叠的条件下完全覆盖了片段66，则可以为每个图像元素分配色彩坐标值或者通过其所表示的在色彩空间中的色彩点，以及一个在有价票据12上的对应的位置，在本例中色彩空间是作为独立于设备定义的CIE L^*a^*b色彩空间，其相对于由人类对色彩区别的感知而被线性化。

参考图6，在色彩空间的坐标系中片段66的色彩点的表示中，这些色彩点按照极其良好的近似位于线段70上，该线段连接两个对应于在其间出现过渡的两个色彩的端点T₁和T₂。

特别是，可以通过该线段70(更确切地说，通过其端点)以及最小的距离Δe给出色彩空间的特征片段，如下选择该最小的距离：预定的点与该线段的距离不大于该最小的距离。该线段以及最小的距离Δe在色彩空间中定义了一个封闭的面积。

通过还允许纸币继续被使用的、纸币的轻微的以及均匀的污染和/或色彩磨损，所采集的色彩点不位于该面积之内以及特别是不精确地位于线段70上，而是具有与其的一定距离。如果该距离仅仅是小的，则人们在观察该纸币时确定不了与新印刷的纸币的偏差，或者仅仅确定与新印刷的纸币的极其微小的偏差。为了定量，可以采用如下的判据：如果其与线段70的距离小于预定的最大距离ΔE(在本例中最大距离为2)，则所采集的色彩点不表示色彩空间中的重大偏差。在此，最大距离小于Δe，这点在该实施例中在识别中不需要计算，而是仅仅对于ΔE的选择起作用。如果该距离较大，则可以识别出显著的色彩偏差，从而纸币不再适合于流通，因为人们会确定与新印刷的纸币的色彩偏差。在另一个实施例中，也将最大距离ΔE确定为Δe与另一个值之和，该值描述了在色彩空间的、由观察者恰好还识别为不同的两个色彩点的最小距离。

为了能够确定一个色彩点是否处于该最大距离之内，为预定类型的新印刷的有价票据或者新印刷的纸币定义用于预定的片段的色彩点或者说对应的色彩坐标值的色彩参考分布。其是通过闭合的参考面积72给出的，该参考面积可以是通过最大距离以及所述线段(例如通过其端点)给出的，该参考面积的点特别是恰好具有与线段70的最大距离。位于参考面积72之内或者之上的色彩点对应于该色彩参考分布，其它的则不。

此外，还要确定与对应于该色彩参考分布的色彩点所对应的图像元素，在纸币的该片段中还与对于预定的纸币类型预定的参考位置对应地分布。

也就是说，如果检查预定纸币类型的纸币并且色彩点位于该参考面积之外，则可以将它们归因于污染和/或色彩磨损。相反，如果其空间分布对应于通过参考位置预定的空间参考分布，则位于参考面积之内或者之上的色彩点属于在预定类型的纸币的该片段中的色彩过渡。

为了能够迅速地执行该方法，被证明是有利的是，对于一个色彩点仅仅检查其是否具有小于最大距离ΔE的与线段70的距离。

在此，要区分两种情况。如果色彩点P₁位于如下的位置上：通过该色彩点延伸的垂线在一条与该线段同轴延伸的直线上与该线段相切，则该色彩点P₁与该垂线的基点之间的距离是所找的距离(参见图6中的色彩点P₁)。

反之，如果该垂线与该线段不相切(参见图6中的色彩点P₂)，则采用该色彩点距离该线段的端点T₁和T₂的两个距离中较短的一个作为该色彩点与该线段的距离。

可以将具有从色彩空间或者说色彩坐标系的原点的色彩空间向量p的点P至具有端点T₁(具有色彩空间向量t₁)和T₂(具有色彩空间向量t₂)的线段的点P的距离，确定为下列距离向量D的长度：

D＝p-t₁-e₂₁min(|t₂-t₁|，max[0，(p-t₁)e₂₁])，其中

$e_{21}=\frac{t_2-t_1}{|t_2-t_1|}$ 是在t₂-t₁方向上的单位向量。

如果ΔE表示最大距离，则如果满足对于最大允许距离的判据D²＜(ΔE)²，色彩点就对应于色彩参考分布。

在本例中为了简单起见，假设对于有价票据的所有预定类型这样选择一个片段，使得在该片段中仅出现一个预定的色彩过渡。一般地，可以检查多个片段；于是，对于至少一个片段识别出缺少对于该片段预定的色彩过渡，则将该有价票据作为不能流通而分离出。按照该第一实施例的方法如下地运行(参见图7)：

在步骤S10中，首先采集有价票据的片段的图像。为此，按照在本例中恒定的传输速度将该有价票据移动通过色彩采集装置46、特别是检测装置54；在该运动期间，根据由传输速度所预先给定的时间间隔借助于检测器行或者说检测元件行56、58和60来采集图像数据，该图像数据描述了像素的对应于各个检测器行的色彩，这些色彩在按照它们的采集的顺序的排列中再现了有价票据的被检查的片段的图像。也就是说，对于像素的图像数据包括了色彩值(在本例中是在CIE XYZ色彩空间中的色彩坐标)以及像素在纸币上的位置。

然后，在步骤S12中，对这些图像数据进行低通滤波。在本例中，为此分别对于所选择的像素，将每个色彩坐标的值通过对在该所选择的像素以及在预定的平均距离中的像素上各自色彩坐标的值的平均值来代替。在此，例如可以分别对于所选择的像素，将每个色彩坐标的值通过对在一个所选择的像素位于其中心的正方形中的像素上各自色彩坐标的值的平均值来代替。按照像素边沿的长度的单位确定该正方形的边长，并且在本例中最少为5个像素。通过该低通滤波可以实现不将细线(其色彩与该线的临近区域偏差)识别为单个的色彩过渡。即，这种色彩过渡对于纸币的状态的检查不重要。

在步骤S14中，通过按照已知的公式将色彩坐标值变换到在CIE L^*a^*b色彩空间中的图像数据，将像素的低通滤波的图像数据变换为像素(即，对应于图像的相同区域的图像元素)的处理数据。如上面说明的那样，这些色彩坐标值对应于在色彩空间中的色彩点。该CIE L^*a^*b色彩空间的特征在于，在该色彩空间中两个色彩点之间的距离至少近似地描述了由人类感知的、量化的色彩之间的区别。处理数据还包括像素在纸币上的位置。

在步骤S16中，在像素的图像数据的基础上，利用公知的方法确定被检查的有价票据的类型；DE 10045360A1中描述了这样一种方法的例子。该所确定的类型用来预先给定色彩参考分布以及参考位置。为此，在控制和分析装置30的存储器40中存储了纸币类型的清单，包括关于对应的色彩参考分布以及对应的参考位置，其中，纸币类型包括对于至少一个货币区域的不同面额，色彩参考分布是通过在CIE L^*a^*b色彩空间中的线段的端点的色彩坐标值以及最大距离ΔE给出的。

在步骤S18中，检查对于位于预定的片段中的哪些图像元素，在处理数据中的色彩坐标值或者说对应的色彩点，对应于在步骤S16中所确定的纸币类型的色彩参考分布。

为此，如上面所描述的那样，确定色彩点与有关线段的距离的平方，并且与最大距离的平方进行比较。如果对于色彩点或者说对应的图像元素来说小于最大距离的平方，则将其对应地标记为对应于该色彩参考分布。

在S20中，检查与色彩参考分布对应的图像元素是否位于纸币上或者片段中的如下位置上：这些位置对应于通过参考位置给出的、为色彩参考分布预先给定的位置分布。在本例中，更确切地检查哪些位置位于预定的区域的内部。随后，将与色彩参考分布对应的、但是其位置不对应于位置分布的图像元素以及不与色彩参考分布对应的图像元素，标记为色彩偏差。在该实施例中，通过在片段中的位置坐标给出参考位置。如果图像元素和参考位置的欧几里得距离小于在该位置空间中预定的最大距离，则该图像元素的位置对应于该参考位置，例如可以根据色彩采集装置与有价票据的对齐的预期精度来选择该最大距离。

在步骤S22中，根据用于不与色彩参考分布对应的图像元素的预定判据来判断，是否将该有价票据归类为未污染的。在本例中，为此将被标记为色彩偏差的图像元素的数量与为该有价票据类型预定的最大数量N进行比较。

如果偏差的数量超过该最大数量N，则将该有价票据视为对于进一步的使用来说过于污染，并且控制和分析装置30如下控制转辙器20：将该有价票据传送至碎纸机28。否则的话，控制和分析装置30如下控制转辙器20：将该有价票据送至输出箱26。

在第二实施例中，作为色彩空间选择RGB色彩空间来代替CIE L^*a^*b色彩空间。为此，在图8中示出了图6所示出的色彩过渡的色彩空间点的分布。如容易看出的那样，在这里也通过直线片段或者说线段给出了极其良好的近似。

在该方法中，仅仅需要在步骤S14中进行至RGB色彩空间的变换。此外，必须对应地改变描述色彩参考分布的数据。

所有其它的细节对应于第一实施例中的。

第三优选实施方式与第一实施方式的区别仅仅在于，可以检查更为复杂的色彩过渡。

在图9中示出了对于更复杂的(在此是在三个色彩之间的)色彩过渡的这种复杂的色彩参考分布。该色彩过渡对应于一个可以通过参考面积74表示的色彩参考分布。该参考面积本身可以通过两个线段76和76′以及最大距离ΔE来表示。该参考面积的色彩点是通过如下的所有色彩点给出的：其按照上面所描述的方法计算的与两个线段的距离小于该最大距离。

一般地，可以通过具有(通过向量t_i1和t_i2表示的)端点T_i1和T_i2的N个线段，在所采用的色彩空间中表示参考面积，其中，i＝1，...，N是自然数。于是，色彩点与线段的距离的平方如下给出：

$D^2=\underset{i=1,...,N}{\min }{\{p-t_{i1}-e_{i21}\min \left(\right|t_{i2}-t_{i1}|,\max [0,(p-t_{i1})e_{i21}\left]\right)\}}^2$

其中， $e_{i21}=\frac{t_{i2}-t_{i1}}{|t_{i2}-t_{i1}|}.$

在图8中示出了其对于N＝2的情况，其中，T₁₂＝T₂₁。

对应的方法与第一实施例的方法的区别仅仅在于，在步骤S18中此时执行最后进行的距离确定。

在其它的实施例中，不为每个像素分配一个图像元素，从而减小了在低通滤波过程中的空间分辨率。例如，可以如下地实现该减小：仅仅构造与存在的像素的一半多的图像元素。

在其它实施例中采用其它的色彩采集装置，例如在WO2006/018283中所描述的那样。此外，还可以采用具有色彩滤波器的常规色彩传感器。

一般地，可以通过色彩采集装置与有价票据的相对运动(即，例如也可以通过色彩采集装置的运动)来获得图像数据。

在其它实施例中，还可以在一个时刻采集图像数据，为此则将对应的色彩采集装置用于对二维色彩图像的采集。

其它的实施例可以与前面所描述的实施例如下地区别：通过对纸币的几何尺寸的采集以及与预定的尺寸的比较，来确定有价票据类型，即在本例中的所检查的纸币的货币以及面值。当然，任何其它的方法也是适用的。

也可以如下构造控制和分析装置30：其在步骤S16中读入描述有价票据类型的数据。如果仅仅处理预定的有价票据类型的有价票据的话，则这点例如是有意义的。

如果将有价票据处理装置构造为或者用于对仅仅一种类型的有价票据的处理，则可以完全省略对有价票据类型的确定。

可以如下地借助于对应地编程的数据处理装置(该数据处理装置或者它的处理器执行计算步骤)来确定参考面积或者定义参考面积的数据。

首先，预先给定同一有价票据类型、但是不同污染和/或色彩磨损程度的尽可能大数目的有价票据，在本例中是相同面值的纸币。在此，污染和/或色彩磨损程度优选地在“新的”(即，新印刷并且没有被污染的)以及强烈地污染和/或磨损(即，例如被对在流通中的有价票据进行检查的机构视为恰好还可以接受的污染和/或色彩磨损程度)之间改变。

随后，对于预定的有价票据执行步骤S10至S14，并且将其对于各自的有价票据的预定片段进行存储。

由此，作为对于每个有价票据的处理数据，呈现出在CIE Lab空间中的色彩空间坐标。为了简化对该方法的描述，将这些色彩空间坐标理解为三维向量的坐标。

然后，在下一个步骤中确定并存储一个作为向量的平均值的平均向量。从与处理数据对应的向量中减掉该平均向量，使得对应移动后的向量具有作为平均值的零向量。

在下一个步骤中，确定对于移动后的处理数据的相关矩阵，其对应于向量的维数是3×3的矩阵。

在下一个步骤中，确定该矩阵的两个最大的特征值以及与这些特征值对应的相互垂直的特征向量。

在随后的步骤中，如下地确定规定参考面积的线段的坐标：首先将对应于最大的特征值的特征向量通过乘以一个对应的标量系数变换成通过该最大的特征值所确定的长度。在目前的情况下，这样确定该标量系数，使得该长度的平方是最大的特征值的两倍。然后，这样移动所产生的向量，使得抵消在建立相关矩阵之前执行的移动。

这样，所形成的向量的起点和终点的坐标，就是所寻找的线段的端点的坐标。

在垂直于该线段的方向上距离的平方由第二大的特征值给出。

然后，存储起点和终点的坐标以及对于预定距离的值。

该方法的另一种变形与刚刚描述的方法的区别在于，采用协方差矩阵来代替相关矩阵。然后对应地缩放特征值。

在此，例如可以借助奇异值分解得到对特征值和特征向量的确定。

不过，在另一种实施例中，可以采用用于确定方向数据的其它迭代的方法，该方向数据决定对于最大的特征值的特征向量。例如，可以采用作为NIPALS(非线性迭代偏最小二乘法)公知的算法或者该算法的变形。

这样，所述线段的长度的确定以及预定距离的确定，分别在如下的空间中进行：该空间对应于通过该线段的直线或者与该直线垂直的子空间，该子空间相对于色彩空间具有少一个的维数。

另一个实施例与第一实施例的区别在于，色彩空间此时包括用于在预定的波长范围(在本例中是红外波长范围)中不可见光辐射的强度的另一维数。因此，色彩空间包括常规的CIE XYZ维数以及另一个IR维数。因此，除了用于(可见的)色彩的三个坐标之外，还为每个图像元素分配一个用于在预定范围中IR辐射的强度的额外坐标。

此时，在四维空间中执行该所描述的方法。在此，也可以对应于在第一实施例中的色彩空间的变换，来进行对于(可见的)色彩的子空间所描述的变换，其中可以维持该额外的维数或者对应的额外坐标不变。

按照这种方式，也可以采集IR油墨的磨损。

Claims (25)

1.一种用于在处理数据和参考数据的基础上识别在预定的有价票据类型的有价票据(12)的至少一个片段中的色彩过渡区域中的污染和/或色彩磨损的方法，其中，所述处理数据根据有价票据(12)的片段(66)中分别对应于图像元素(66)的区域的位置描述了图像元素(66)在色彩空间中的色彩坐标值，而所述参考数据根据在所述有价票据类型的有价票据(12)上的参考位置描述了色彩坐标值在色彩空间中对于一种类型的有价票据(12)的预定色彩参考分布，

其中，对于每个图像元素(68)确定分配给该图像元素的色彩空间中的色彩坐标值是否对应于所述色彩参考分布，其中，所述色彩参考分布是通过至少一个预定的封闭参考面积(72)给出的，该参考面积是通过至少一个对于所述有价票据类型预定的线性线段(70)以及所述参考面积(72)的点与该至少一个线性线段的预定距离给出的，

其中，将所述图像元素(68)的位置与在所述有价票据上的预定参考位置进行比较，其中相应于参考分布确定所述图像元素的色彩坐标值，以及

其中，根据所述比较的结果确定在色彩过渡的区域中污染和/或色彩磨损的存在或不存在。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，为了检查图像元素(66)的色彩坐标值是否对应于所述色彩参考分布，检查对应于该色彩坐标值的点是否位于所述参考面积(72)的内部或者外部。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，为了检查分配给各个图像元素(66)的色彩坐标值是否对应于所述色彩参考分布，确定一个描述了对应于这些色彩坐标值的点与所述至少一个线段(70)的距离的值。

4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，作为色彩空间采用一种独立于设备而定义的色彩空间。

5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，根据在用于色彩的色彩空间中的两个色彩坐标值的最小距离来确定所述距离，所述两个色彩坐标值由预定的观察者在预定的观察条件下尚可以识别为不同的。

6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，根据所述有价票据类型预先给定所述距离。

7.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，为了构造所述处理数据，采用所述片段(66)的所采集的图像的像素的图像数据，从该图像数据中能够确定所述色彩坐标值以及所述位置，并且其中，在对所述图像数据进行低通滤波的条件下确定对于图像元素(68)的该处理数据。

8.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，为了构造所述处理数据，采用所述片段(66)的所采集的图像的像素的图像数据，从该图像数据中能够确定所述色彩坐标值以及所述位置，并且其中，在采用至少两个像素的图像数据的条件下确定对于图像元素(68)的该处理数据。

9.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述色彩空间除了用于可见色彩的维数之外，还具有用于在预定的波长范围中不可见光辐射的另一维数，所述图像元素包括关于该在预定的波长范围中不可见光辐射的数据，而所述参考面积是通过至少一个对于所述有价票据类型预定的线性线段以及该参考面积的点与该至少一个线性线段的预定距离给出的。

10.一种用于识别在预定的有价票据类型的有价票据(12)的至少一个片段(66)中的色彩过渡区域中的污染和/或色彩磨损的装置，包括：

至少一个用于采集处理数据的接口，所述处理数据根据有价票据(12)的片段(66)中分别对应于图像元素(68)的区域的位置描述了图像元素(68)在色彩空间中的色彩坐标值，以及

分析装置(62)，其被构造用于在通过所述至少一个接口所采集的处理数据以及在参考数据的基础上，执行根据上述权利要求中任一项所述的方法，所述参考数据根据在所述有价票据类型的有价票据(12)上的参考位置描述了色彩坐标值在色彩空间中对于一种类型的有价票据(12)的预定色彩参考分布；并且，尤其是对于每个图像元素(68)确定分配给该图像元素(68)的色彩空间中的色彩坐标值是否对应于所述色彩参考分布，其中，所述色彩参考分布是通过在该色彩空间中的至少一个预定的封闭参考面积(72)给出的，该参考面积是通过至少一个对于所述有价票据类型预定的线性线段(70)以及所述参考面积(72)的点与该至少一个线性线段的预定距离给出的；

将所述图像元素(68)的位置与在所述有价票据(12)上的预定参考位置进行比较，其中相应于参考分布确定所述图像元素(68)的色彩坐标值；以及

根据所述比较的结果确定在色彩过渡的区域中污染和/或色彩磨损的存在或不存在。

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述分析装置(62)包括至少一个处理器(48)和存储器(40)，在该存储器中存储了能够利用该处理器(38)执行的、根据权利要求12所述的计算机程序或者另一个用于实施按照权利要求1至9中任一项所述的方法的程序。

12.一种用于识别在预定的有价票据类型的有价票据(12)的至少一个片段中的色彩过渡区域中的污染和/或色彩磨损的计算机程序，包括用于至少一个处理器(38)的指令，在该处理器(38)执行这些指令时，实施按照本发明的方法，特别是在处理数据和参考数据的基础上实施该方法，所述处理数据根据有价票据(12)的片段中分别对应于图像元素(68)的区域的位置描述了图像元素(68)在色彩空间中的色彩坐标值，而所述参考数据根据在所述有价票据类型的有价票据(12)上的参考位置描述了色彩坐标值在色彩空间中对于一种类型的有价票据(12)的预定色彩参考分布，

对于每个图像元素(68)确定分配给该图像元素的色彩空间中的色彩坐标值是否对应于所述色彩参考分布，其中，所述色彩参考分布是通过至少一个预定的封闭参考面积(72)给出的，该参考面积是通过至少一个对于所述有价票据类型预定的线性线段(70)以及所述参考面积(72)的点与该至少一个线性线段(70)的预定距离给出的，

将所述图像元素(68)的位置与在所述有价票据(12)上的预定参考位置进行比较，其中相应于参考分布确定所述图像元素的色彩坐标值，以及

根据所述比较的结果确定在色彩过渡的区域中污染和/或色彩磨损的存在或不存在。

13.根据权利要求12所述的计算机程序，其中，如下地给出所述指令：在其执行时，所述处理器(38)为了检查图像元素(68)的色彩坐标值是否对应于所述色彩参考分布，检查对应于该色彩坐标值的点是否位于所述参考面积(72)的内部或者外部。

14.根据权利要求12或13所述的计算机程序，其中，如下地给出所述指令：在其执行时，所述处理器为了检查分配给各个图像元素(68)的色彩坐标值是否对应于所述色彩参考分布，确定一个描述了对应于这些色彩坐标值的点与所述至少一个线段(70)的距离的值。

15.根据权利要求12至14中任一项所述的计算机程序，其中，如下地给出所述指令：在其执行时，所述处理器(38)作为色彩空间采用一种独立于设备而定义的色彩空间。

16.根据权利要求12至15中任一项所述的计算机程序，其中，如下地给出所述指令：在通过所述处理器(38)执行所述指令时，根据在用于色彩的色彩空间中的两个色彩坐标值的最小距离来给出所述距离，所述两个色彩坐标值由预定的观察者在预定的观察条件下尚可以识别为不同的。

17.根据权利要求12至16中任一项所述的计算机程序，其中，如下地给出所述指令：在通过所述处理器(38)执行所述指令时，根据所述有价票据类型预先给定所述距离。

18.根据权利要求12至17中任一项所述的计算机程序，其中，如下地给出所述指令：在其执行时，所述处理器(38)为了构造所述处理数据，采用所述片段(66)的所采集的图像的像素的图像数据，从该图像数据中能够确定所述色彩坐标值以及所述位置，并且在采用对所述图像数据的低通滤波的条件下确定对于图像元素(68)的该处理数据。

19.根据权利要求12至18中任一项所述的计算机程序，其中，如下地给出所述指令：在其执行时，所述处理器(38)为了构造所述处理数据，采用所述片段(66)的所采集的图像的像素的图像数据，从该图像数据中能够确定所述色彩坐标值以及所述位置，并且在采用至少两个像素的图像数据的条件下确定对于图像元素(68)的该处理数据。

20.根据权利要求12至19中任一项所述的计算机程序，其中，如下地给出所述指令：所述色彩空间除了用于可见色彩的维数之外，还具有用于在预定的波长范围中不可见光辐射的另一维数，所述图像元素包括关于该在预定的波长范围中不可见光辐射的数据，而所述参考面积是通过至少一个对于所述有价票据类型预定的线性线段以及该参考面积的点与该至少一个线性线段的预定距离给出的。

21.一种用于为根据权利要求1至9中任一项所述的方法确定参考面积的方法，其中，对于预定的有价票据类型的有价票据的预定数量，分别确定分配给它们的处理数据，所述处理数据根据有价票据(12)的片段(66)中分别对应于图像元素(66)的区域的位置描述了图像元素(66)在色彩空间中的色彩坐标值，

其中，从所述处理数据中确定在描述色彩坐标的第一组成部分上的平均值，以及在该色彩空间或者另一个色彩空间中矩阵的描述色彩坐标的组成部分之间的相关性，

其中，确定方向数据，所述方向数据规定了与该矩阵的两个最大的特征值相关联的特征向量，

其中，从所述方向数据中如下地确定定义线性线段的数据：通过第一特征向量的平均值规定该线段的中心，而通过第一特征向量的方向规定该线段的方向，并且

其中，根据最大的特征值和/或第二大的特征值，或者根据一个描述沿着所述线段的相关性以及在垂直于该线段的子空间中的最大相关性的参数，来确定所述线段的长度以及与该线段的预定距离。

22.根据权利要求21所述的方法，其中，确定相关矩阵的组成部分作为所述矩阵的组成部分。

23.根据权利要求21所述的方法，其中，确定协方差矩阵的组成部分作为所述矩阵的组成部分。

24.根据权利要求21至23中任一项所述的方法，其中，用于确定描述所述平均值的组成部分以及描述色彩坐标之间的相关性的组成部分所采用的处理数据，是在Lab色彩空间中的色彩坐标。

25.根据权利要求21至23中任一项所述的方法，其中，所述色彩空间除了用于可见色彩的维数之外，还具有用于在预定的波长范围中不可见光辐射的另一维数，所述图像元素包括关于该在预定的波长范围中不可见光辐射的数据，而所述参考面积是通过至少一个对于所述有价票据类型预定的线性线段以及该参考面积的点与该至少一个线性线段的预定距离给出的。

Images