CN103914833A - 一种自动检测票据是否残缺的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种票据或纸币的残缺度自动检测方法，包括：A、对票据图像进行采集，从而得到票据的正面彩色图像或正反面彩色图像；B、判断得到的票据图像是票据的正面彩色图像还是票据的正反面彩色图像，若是票据的正面彩色图像，则执行步骤C；若是票据的正反面彩色图像，则执行步骤D；C、截取票据正面彩色图像的四边角区域，并根据四边角区域的颜色差异度信息来判断票据的边角是否残缺；D、对票据的正反面彩色图像依次进行按比例缩小、二值化、左右镜像、连通域标记和重合度计算处理，从而得到正反彩色图像中标记目标的重合值；然后根据得到的重合值判断票据是否残缺。本发明检测效率高、识别率高和稳定可靠，可广泛应用于智能识别领域。

Description

一种自动检测票据是否残缺的方法及系统

技术领域

本发明涉及智能识别领域，尤其是一种自动检测票据是否残缺的方法及系统。

背景技术

银行或单位的票据自动化处理系统在对票据进行处理时，尤其在处理涉及支票或电汇凭证等金融凭证时，要求待处理票据的票面必须是完整的。如果待处理票据的票面残缺，则票据自动化处理系统无法进行后续的处理或操作。因此，如何对票据是否残缺进行快速而有效的检测成了业内的一个重要研究对象。

目前，银行票据的残缺度检测一般是由营业人员通过目测的方式来完成的，这种检测方式检测效率较低，不利于票据的批量处理，且不可避免人眼目测所带来的偶然误差。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的一个目的是：提供一种检测效率高、识别率高和稳定可靠的，票据的残缺度自动检测方法。

本发明的另一目的是：提供一种检测效率高、识别率高和稳定可靠的，票据的残缺度自动检测系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种自动检测票据是否残缺的方法，包括：

A、对票据图像进行采集，从而得到票据的正面彩色图像或正反面彩色图像；

B、判断得到的票据图像是票据的正面彩色图像还是票据的正反面彩色图像，若是票据的正面彩色图像，则执行步骤C；若是票据的正反面彩色图像，则执行步骤D；

C、截取票据正面彩色图像的四边角区域，并根据四边角区域的颜色差异度信息来判断票据的边角是否残缺；

D、对票据的正反面彩色图像依次进行按比例缩小、二值化、左右镜像、连通域标记和重合度计算处理，从而得到正反彩色图像中标记目标的重合值；然后根据得到的重合值判断票据是否残缺。

进一步，所述步骤C，其包括：

C1、根据预设的区域比例参数，截取票据正面彩色图像的四边角区域并计算四边角区域的RGB颜色分量；

C2、计算四边角区域中每个区域的颜色分量之和，并将四边角区域按颜色分量之和从小到大进行排列；

C3、计算四边角区域的颜色分量之和的最大值与最小值比率，并根据计算的最大值与最小值比率判断票据的边角是否残缺。

进一步，所述步骤C3，其具体为：

计算四边角区域的颜色分量之和的最大值与最小值比率，若计算的最大值与最小值比率大于预设的差异度阈值且颜色分量之和的最大值大于设定的颜色阈值，则表示票据的边角残缺；反之，则表明票据的边角没有残缺。

进一步，所述步骤D，其包括：

D1、按比例缩小票据正反面彩色图像的尺寸；

D2、将比例缩放后的正反面彩色图像转换为灰度图像，并对灰度图像进行二值化处理；

D3、采用全局阈值分割方法分割票据的正反面二值化图像，并对票据的反面或正面二值化图像进行左右镜像处理，从而保持票据正反面图像的对应区域一致；

D4、采用连通域标记算法标记票据正反面二值化图像的目标；

D5、结合连通域标记计算票据正反面二值化图像中标记目标的重合值；

D6、判断计算的重合值是否大于预设的重合度阈值，若是，则表示票据残缺，反之，则表明票据没有残缺。

进一步，所述票据为支票、电子汇单、进账单、结算申请书、支付凭证和贷记凭证。

本发明解决其技术问题所采用的另一技术方案是：一种自动检测票据是否残缺的系统，包括：

采集模块，用于对票据图像进行采集，从而得到票据的正面彩色图像或正反面彩色图像；

判断模块，用于判断得到的票据图像是票据的正面彩色图像还是票据的正反面彩色图像，若是票据的正面彩色图像，则转至正面彩色图像处理模块；若是票据的正反面彩色图像，则转至正反面彩色图像处理模块；

正面彩色图像处理模块，用于截取票据正面彩色图像的四边角区域，并根据四边角区域的颜色差异度信息来判断票据的边角是否残缺；

正反面彩色图像处理模块，用于对票据的正反面彩色图像依次进行按比例缩小、二值化、左右镜像、连通域标记和重合度计算处理，从而得到正反彩色图像中标记目标的重合值；然后根据得到的重合值判断票据是否残缺；

所述采集模块的输出端与判断模块的输入端连接，所述判断模块的输出端分别与正面彩色图像处理模块的输入端和正反面彩色图像处理模块的输入端连接。

进一步，所述正面彩色图像处理模块，其包括：

截取和计算单元，用于根据预设的区域比例参数，截取票据正面彩色图像的四边角区域并计算四边角区域的RGB颜色分量；

颜色分量之和计算与排列单元，用于计算四边角区域中每个区域的颜色分量之和，并将四边角区域按颜色分量之和从小到大进行排列；

比率计算和判断单元，用于计算四边角区域的颜色分量之和的最大值与最小值比率，并根据计算的最大值与最小值比率判断票据的边角是否残缺；

所述截取和计算单元的输入端与判断模块的输出端连接，所述截取和计算单元的输出端通过颜色分量之和计算与排列单元进而与比率计算和判断单元的输入端连接。

进一步，所述正反面彩色图像处理模块，其包括：

缩小单元，用于按比例缩小票据正反面彩色图像的尺寸；

灰度转换与二值化处理单元，用于将比例缩放后的正反面彩色图像转换为灰度图像，并对灰度图像进行二值化处理；

分割与镜像处理单元，用于采用全局阈值分割方法分割票据的正反面二值化图像，并对票据的反面或正面二值化图像进行左右镜像处理，从而保持票据正反面图像的对应区域一致；

标记单元，用于采用连通域标记算法标记票据正反面二值化图像的目标；

重合值计算单元，用于结合连通域标记计算票据正反面二值化图像中标记目标的重合值；

残缺判断单元，用于判断计算的重合值是否大于预设的重合度阈值，若是，则表示票据残缺，反之则表明票据没有残缺；

所述缩小单元的输入端与判断模块的输出端连接，所述缩小单元的输出端依次通过灰度转换与二值化处理单元、分割与镜像处理单元、标记单元和重合值计算单元进而与残缺判断单元的输入端连接。

本发明的方法的有益效果是：基于图像处理技术，能自动对票据是否残缺进行检测，减少了人为的参与，检测效率较高，有利于的票据批量处理，且减少了人眼目测所带来的偶然误差，识别率较高；根据票据的正反面彩色图像是否同时存在，可以选择执行两种优势互补的残缺检测方式中的一种方式，较为稳定可靠。

本发明的系统的有益效果是：基于图像处理技术，能自动对票据是否残缺进行检测，减少了人为的参与，检测效率较高，有利于的票据批量处理，且减少了人眼目测所带来的偶然误差，识别率较高；根据票据的正反面彩色图像是否同时存在，可以选择执行两种优势互补的残缺检测方式中的一种方式，较为稳定可靠。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1为本发明一种自动检测票据是否残缺的方法的步骤流程图；

图2为本发明步骤C的流程图；

图3为本发明步骤D的流程图；

图4为本发明一种自动检测票据是否残缺的系统的功能模块框图；

图5为本发明正面彩色图像处理模块的结构框图；

图6为本发明正反面彩色图像处理模块的结构框图；

图7为本发明票据正面彩色图像的四边角区域示意图。

具体实施方式

参照图1，一种自动检测票据是否残缺的方法，包括：

A、对票据图像进行采集，从而得到票据的正面彩色图像或正反面彩色图像；

B、判断得到的票据图像是票据的正面彩色图像还是票据的正反面彩色图像，若是票据的正面彩色图像，则执行步骤C；若是票据的正反面彩色图像，则执行步骤D；

C、截取票据正面彩色图像的四边角区域，并根据四边角区域的颜色差异度信息来判断票据的边角是否残缺；

D、对票据的正反面彩色图像依次进行按比例缩小、二值化、左右镜像、连通域标记和重合度计算处理，从而得到正反彩色图像中标记目标的重合值；然后根据得到的重合值判断票据是否残缺。

其中，票据的正面彩色图像是指只存在票据正面图像的情况，票据的正反面彩色图像是指票据正反面图像同时存在的情况。

本发明利用扫描设备采集票据正反面影像，如果仅有票据正面影像，则利用正面彩色图像的四边角区域信息（即颜色差异度信息）来判断票据边角是否残缺；如果同时存在正反面影像，则结合正反面影像的分割图像，进行连通域标记，若重合度大于设定阈值，则表示检测到票据残缺，更进一步的可依据连通标记的重合值来评估残缺程度。

参照图2，进一步作为优选的实施方式，所述步骤C，其包括：

C1、根据预设的区域比例参数，截取票据正面彩色图像的四边角区域并计算四边角区域的RGB颜色分量；

C2、计算四边角区域中每个区域的颜色分量之和，并将四边角区域按颜色分量之和从小到大进行排列；

C3、计算四边角区域的颜色分量之和的最大值与最小值比率，并根据计算的最大值与最小值比率判断票据的边角是否残缺。

进一步作为优选的实施方式，所述步骤C3，其具体为：

计算四边角区域的颜色分量之和的最大值与最小值比率，若计算的最大值与最小值比率大于预设的差异度阈值且颜色分量之和的最大值大于设定的颜色阈值，则表示票据的边角残缺；反之，则表明票据的边角没有残缺。

其中，计算的最大值与最小值比率大于预设的差异度阈值，表示至少有两个边角区域的颜色差异大。

参照图3，进一步作为优选的实施方式，所述步骤D，其包括：

D1、按比例缩小票据正反面彩色图像的尺寸；

D2、将比例缩放后的正反面彩色图像转换为灰度图像，并对灰度图像进行二值化处理；

D3、采用全局阈值分割方法分割票据的正反面二值化图像，并对票据的反面或正面二值化图像进行左右镜像处理，从而保持票据正反面图像的对应区域一致；

D4、采用连通域标记算法标记票据正反面二值化图像的目标；

D5、结合连通域标记计算票据正反面二值化图像中标记目标的重合值；

D6、判断计算的重合值是否大于预设的重合度阈值，若是，则表示票据残缺，反之，则表明票据没有残缺。

其中，按比例缩小票据正反面彩色图像的尺寸，是为了减少后续的计算量。

进一步作为优选的实施方式，所述票据为支票、电子汇单、进账单、结算申请书、支付凭证和贷记凭证。

参照图4，一种自动检测票据是否残缺的系统，包括：

采集模块，用于对票据图像进行采集，从而得到票据的正面彩色图像或正反面彩色图像；

判断模块，用于判断得到的票据图像是票据的正面彩色图像还是票据的正反面彩色图像，若是票据的正面彩色图像，则转至正面彩色图像处理模块；若是票据的正反面彩色图像，则转至正反面彩色图像处理模块；

正面彩色图像处理模块，用于截取票据正面彩色图像的四边角区域，并根据四边角区域的颜色差异度信息来判断票据的边角是否残缺；

正反面彩色图像处理模块，用于对票据的正反面彩色图像依次进行按比例缩小、二值化、左右镜像、连通域标记和重合度计算处理，从而得到正反彩色图像中标记目标的重合值；然后根据得到的重合值判断票据是否残缺；

所述采集模块的输出端与判断模块的输入端连接，所述判断模块的输出端分别与正面彩色图像处理模块的输入端和正反面彩色图像处理模块的输入端连接。

参照图5，进一步作为优选的实施方式，所述正面彩色图像处理模块，其包括：

截取和计算单元，用于根据预设的区域比例参数，截取票据正面彩色图像的四边角区域并计算四边角区域的RGB颜色分量；

颜色分量之和计算与排列单元，用于计算四边角区域中每个区域的颜色分量之和，并将四边角区域按颜色分量之和从小到大进行排列；

比率计算和判断单元，用于计算四边角区域的颜色分量之和的最大值与最小值比率，并根据计算的最大值与最小值比率判断票据的边角是否残缺；

所述截取和计算单元的输入端与判断模块的输出端连接，所述截取和计算单元的输出端通过颜色分量之和计算与排列单元进而与比率计算和判断单元的输入端连接。

参照图6，进一步作为优选的实施方式，所述正反面彩色图像处理模块，其包括：

缩小单元，用于按比例缩小票据正反面彩色图像的尺寸；

灰度转换与二值化处理单元，用于将比例缩放后的正反面彩色图像转换为灰度图像，并对灰度图像进行二值化处理；

分割与镜像处理单元，用于采用全局阈值分割方法分割票据的正反面二值化图像，并对票据的反面或正面二值化图像进行左右镜像处理，从而保持票据正反面图像的对应区域一致；

标记单元，用于采用连通域标记算法标记票据正反面二值化图像的目标；

重合值计算单元，用于结合连通域标记计算票据正反面二值化图像中标记目标的重合值；

残缺判断单元，用于判断计算的重合值是否大于预设的重合度阈值，若是，则表示票据残缺，反之则表明票据没有残缺；

所述缩小单元的输入端与判断模块的输出端连接，所述缩小单元的输出端依次通过灰度转换与二值化处理单元、分割与镜像处理单元、标记单元和重合值计算单元进而与残缺判断单元的输入端连接。

下面结合具体的实施例对本发明作进一步详细说明。

实施例一

本实施例采用票据正面彩色图像的四边角信息来检测票据残缺：首先扫描票据正面彩色图像；然后按预设的参数来截取票据的四个边角区域（图7中的斜线部分区域），计算四边角区域的各颜色分量值；对四个边角区域的各颜色分量之和进行排序；最后依据颜色值的区分度来判断票据是否残缺。其具体实现步骤为：

步骤1，扫描票据正面彩色图像；

步骤2，截取票据的四边角区域，并计算四边角区域各通的颜色分量值；

步骤3，计算四个边角区域的各颜色分量之和，并将颜色分量之和按从小到大的顺序排序；

步骤4，依据颜色差异度来区分票据的残缺度：如果最大值与最小值的比率大于差异度阈值（表示至少有两个区域的颜色差异大）且最大值大于设定的颜色阈值，则表示存在边角残缺，否则，则不存在边角残缺。

采用该种方式进行票据残缺检测的优点：方便快速，仅需正面彩色图像；对于不影响票面内容的边角小残缺，可以不计为残缺；残缺度可通过预设参数来调节区域大小和控制。不足之处是该种方式只能检测四个边角区域（最易弯折）的残缺与否。

实施例二

本实施例结合票据的正反面彩色图像来综合判断票据是否残缺：首先利用扫描设备同时扫描票据的正反面图像，并按比例缩小图像尺寸；然后分割正反面图像，并对反面图像做左右镜像处理；接着，对正反面二值图像做标记处理；最后计算正反面图像的标记目标重合值，并依据计算的重合值与设定阈值的大小关系来判断票据残缺。其具体实现步骤如下：

步骤1，扫描票据的正反面彩色图像；

步骤2，按比例缩小正反面彩色图像的尺寸，以减少后续计算量；

步骤3，将比例缩放后的彩色图像转换为灰度图像，并做二值化处理；

步骤4，将反面或正面二值化图像做左右镜像处理，以保持正反面二值化图像的对应区域一致；

步骤5，对正反面二值化图像做标记处理；

步骤6，计算正反面二值化图像中标记目标的重合值；

步骤7，比较计算的重合值与设定阈值的大小关系，判断票据是否残缺。

采用该种方式进行票据残缺检测的特点：需同时有正反面图像，但可检测整个票面的任意区域的残缺。

本发明通过图像处理技术来解决票据残缺自动检测的问题，从而为批量票据处理提供了方便，减少了人工的参与，检测效率较高；提供了两种检测方式，并根据输入图像信息来判断采用何种残缺检测方式，而这两种票据残缺方式各具特点，可以优势互补，且具有识别率高且稳定可靠的优点，可广泛应用到银行的票据处理自助设备上。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (8)

1.一种自动检测票据是否残缺的方法，其特征在于：包括：

A、对票据图像进行采集，从而得到票据的正面彩色图像或正反面彩色图像；

B、判断得到的票据图像是票据的正面彩色图像还是票据的正反面彩色图像，若是票据的正面彩色图像，则执行步骤C；若是票据的正反面彩色图像，则执行步骤D；

C、截取票据正面彩色图像的四边角区域，并根据四边角区域的颜色差异度信息来判断票据的边角是否残缺；

D、对票据的正反面彩色图像依次进行按比例缩小、二值化、左右镜像、连通域标记和重合度计算处理，从而得到正反彩色图像中标记目标的重合值；然后根据得到的重合值判断票据是否残缺。

2.根据权利要求1所述的一种自动检测票据是否残缺的方法，其特征在于：所述步骤C，其包括：

C1、根据预设的区域比例参数，截取票据正面彩色图像的四边角区域并计算四边角区域的RGB颜色分量；

C2、计算四边角区域中每个区域的颜色分量之和，并将四边角区域按颜色分量之和从小到大进行排列；

C3、计算四边角区域的颜色分量之和的最大值与最小值比率，并根据计算的最大值与最小值比率判断票据的边角是否残缺。

3.根据权利要求2所述的一种自动检测票据是否残缺的方法，其特征在于：所述步骤C3，其具体为：

计算四边角区域的颜色分量之和的最大值与最小值比率，若计算的最大值与最小值比率大于预设的差异度阈值且颜色分量之和的最大值大于设定的颜色阈值，则表示票据的边角残缺；反之，则表明票据的边角没有残缺。

4.根据权利要求1所述的一种自动检测票据是否残缺的方法，其特征在于：所述步骤D，其包括：

D1、按比例缩小票据正反面彩色图像的尺寸；

D2、将比例缩放后的正反面彩色图像转换为灰度图像，并对灰度图像进行二值化处理；

D3、采用全局阈值分割方法分割票据的正反面二值化图像，并对票据的反面或正面二值化图像进行左右镜像处理，从而保持票据正反面图像的对应区域一致；

D4、采用连通域标记算法标记票据正反面二值化图像的目标；

D5、结合连通域标记计算票据正反面二值化图像中标记目标的重合值；

D6、判断计算的重合值是否大于预设的重合度阈值，若是，则表示票据残缺，反之，则表明票据没有残缺。

5.根据权利要求1-4任一项所述的一种自动检测票据是否残缺的方法，其特征在于：所述票据为支票、电子汇单、进账单、结算申请书、支付凭证和贷记凭证。

6.一种自动检测票据是否残缺的系统，其特征在于：包括：

采集模块，用于对票据图像进行采集，从而得到票据的正面彩色图像或正反面彩色图像；

判断模块，用于判断得到的票据图像是票据的正面彩色图像还是票据的正反面彩色图像，若是票据的正面彩色图像，则转至正面彩色图像处理模块；若是票据的正反面彩色图像，则转至正反面彩色图像处理模块；

正面彩色图像处理模块，用于截取票据正面彩色图像的四边角区域，并根据四边角区域的颜色差异度信息来判断票据的边角是否残缺；

正反面彩色图像处理模块，用于对票据的正反面彩色图像依次进行按比例缩小、二值化、左右镜像、连通域标记和重合度计算处理，从而得到正反彩色图像中标记目标的重合值；然后根据得到的重合值判断票据是否残缺；

所述采集模块的输出端与判断模块的输入端连接，所述判断模块的输出端分别与正面彩色图像处理模块的输入端和正反面彩色图像处理模块的输入端连接。

7.根据权利要求6所述的一种自动检测票据是否残缺的系统，其特征在于：所述正面彩色图像处理模块，其包括：

截取和计算单元，用于根据预设的区域比例参数，截取票据正面彩色图像的四边角区域并计算四边角区域的RGB颜色分量；

颜色分量之和计算与排列单元，用于计算四边角区域中每个区域的颜色分量之和，并将四边角区域按颜色分量之和从小到大进行排列；

比率计算和判断单元，用于计算四边角区域的颜色分量之和的最大值与最小值比率，并根据计算的最大值与最小值比率判断票据的边角是否残缺；

所述截取和计算单元的输入端与判断模块的输出端连接，所述截取和计算单元的输出端通过颜色分量之和计算与排列单元进而与比率计算和判断单元的输入端连接。

8.根据权利要求6所述的一种自动检测票据是否残缺的系统，其特征在于：所述正反面彩色图像处理模块，其包括：

缩小单元，用于按比例缩小票据正反面彩色图像的尺寸；

灰度转换与二值化处理单元，用于将比例缩放后的正反面彩色图像转换为灰度图像，并对灰度图像进行二值化处理；

分割与镜像处理单元，用于采用全局阈值分割方法分割票据的正反面二值化图像，并对票据的反面或正面二值化图像进行左右镜像处理，从而保持票据正反面图像的对应区域一致；

标记单元，用于采用连通域标记算法标记票据正反面二值化图像的目标；

重合值计算单元，用于结合连通域标记计算票据正反面二值化图像中标记目标的重合值；

残缺判断单元，用于判断计算的重合值是否大于预设的重合度阈值，若是，则表示票据残缺，反之则表明票据没有残缺；

所述缩小单元的输入端与判断模块的输出端连接，所述缩小单元的输出端依次通过灰度转换与二值化处理单元、分割与镜像处理单元、标记单元和重合值计算单元进而与残缺判断单元的输入端连接。