CN105225335A - 一种纸币冠字号污损识别方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种纸币冠字号污损识别方法与系统。该方法通过对冠字号图像的灰度值做列投影，得到所述冠字号图像的每一列的灰度值的和，其中，每一列的宽度为一个像素长度；将所述每一列的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数；将所述列数与列数阈值进行比较；根据比较结果，识别所述冠字号图像是否有污损。本发明对于冠字号被涂抹、污损的纸币，验钞时能准确的判断出被涂抹的字符，污损的冠字号在后续不再识别，对于纸币的正常流通有着重要的意义。

Description

一种纸币冠字号污损识别方法与系统

技术领域

本发明涉及冠字号识别领域，尤其涉及一种纸币冠字号污损识别方法与系统。

背景技术

人民币、美元、英镑以及多数国家的钞票均有冠字号，以人民币冠字号为例，人民币冠字号是指人民币上的罗马字(第一、第二、第三套使用)或汉语拼音字母(第四、第五套使用)，以及罗马字或汉语拼音字母之后的阿拉伯数字，每张人民币都有唯一的冠字号。

作为钞票的身份证，冠字号虽然早就存在于每张钞票上，但是一直没有发挥其应有的作用。现有的自动取款机(ATM)设备作为钞票流通的重要工具，不仅能进行存款、取款、查询余额等业务，并且具备对流经ATM设备的钞票进行冠字号识别的功能，也能处理流经ATM设备的钞票的冠字号信息。因此，当银行客户在ATM设备上存进或取出假币时，银行能够提供或追溯有关该假币的流通信息，也能有效利用钞票的冠字号防范假钞在ATM设备上的流通，但是目前的都是对于冠字号的识别都是仅限于清楚完整的冠字号进行识别，如果冠字号污损，则会导致设备冠字号识别失败，这样会降低设备冠字号识别率，增加出钞的几率。

发明内容

本发明提供了一种纸币冠字号污损识别方法与系统，该方法与系统在验钞时能准确的判断出被涂抹的字符。

为实现上述设计，本发明采用以下技术方案：

一方面采用一种纸币冠字号污损识别方法，包括：

对冠字号图像的灰度值做列投影，得到所述冠字号图像的每一列的灰度值的和，其中，每一列的宽度为一个像素长度；

将所述每一列的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数；

将所述列数与列数阈值进行比较；

根据比较结果，识别所述冠字号图像是否有污损。

其中，所述对冠字号图像的灰度值做列投影之前，还包括：

获取纵向分辨率为150像素，横向分辨率为200像素的纸币灰度图像；

截取所述纸币灰度图像中的冠字号串图像；

从所述冠字号串图像中分割出单个的冠字号图像，所述单个的冠字号图像的大小为20*24像素。

其中，所述根据比较结果，识别所述冠字号图像是否有污损，包括：

若所述列数大于等于列数阈值，则识别出所述冠字号图像有污损，所述冠字号图像输出预设字符；

若所述列数小于列数阈值，则所述冠字号图像没有污损，所述冠字号图像输出识别的冠字号图像。

另一方面采用了一种纸币冠字号污损识别系统，包括：

列投影模块，对冠字号图像的灰度值做列投影，得到所述冠字号图像的每一列的灰度值的和，其中，每一列的宽度为一个像素长度；

统计模块，将所述每一列的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数；

比较模块，将所述列数与列数阈值进行比较；

识别模块，根据比较结果，识别所述冠字号图像是否有污损。

其中，所述系统还包括：

获取模块，获取纵向分辨率为150像素，横向分辨率为200像素的纸币灰度图像；

截取模块，截取所述纸币灰度图像中的冠字号串图像；

分割模块，从所述冠字号串图像中分割出单个的冠字号图像，所述单个的冠字号图像的大小为20*24像素。

其中，所述识别模块包括：

第一识别模块，若所述列数大于等于列数阈值，则识别出所述冠字号图像有污损，所述冠字号图像输出预设字符；

第二识别模块，若所述列数小于列数阈值，则所述冠字号图像没有污损，所述冠字号图像输出识别的冠字号图像。

本发明的有益效果为：本发明通过对冠字号图像的灰度值做列投影，得到所述冠字号图像的每一列的灰度值的和，其中，每一列的宽度为一个像素长度；将所述每一列的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数；将所述列数与列数阈值进行比较；根据比较结果，识别所述冠字号图像是否有污损。本发明对于冠字号被涂抹、污损的纸币，验钞时能准确的判断出被涂抹的字符，污损的冠字号在后续不再识别，对于纸币的正常流通有着重要的意义。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据本发明实施例的内容和这些附图获得其他的附图。

图1是本发明具体实施方式中提供的一种冠字号污损识别方法的第一实施例的方法流程图。

图2是本发明具体实施方式中提供的一种冠字号污损识别方法的第二实施例的方法流程图。

图3是本发明具体实施方式中提供的一种冠字号污损识别方法的第三实施例的方法流程图。

图4是本发明具体实施方式中提供的一种冠字号污损识别方法的第四实施例的方法流程图。

图5是本发明具体实施方式中提供的一种冠字号污损识别系统的第一实施例的结构方框图。

图6是本发明具体实施方式中提供的一种冠字号污损识别系统的第二实施例的结构方框图。

具体实施方式

为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面将结合附图对本发明实施例的技术方案作进一步的详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图1，其是本发明具体实施方式中提供的一种冠字号污损识别方法的第一实施例的方法流程图。如图所示，该方法，包括：

步骤S101，对冠字号图像的灰度值做列投影，得到所述冠字号图像的每一列的灰度值的和，其中，每一列的宽度为一个像素长度。

具体的，对冠字号图像每一列的灰度值做列投影，每一列的宽度为一个像素长度。本实施例中，冠字号图像为单个的冠字号字符，包括冠字号字母和冠字号数字，单个的冠字号字符所占的列数由RGB图像采集时的图像分辨率决定，图像分辨率不同，单个的冠字号字符所占的列数也随之改变。对冠字号图像每一个像素宽度的列做灰度值的列投影，并计算每一个像素宽度的列的灰度值的和。

步骤S102，将所述每一列的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数。

具体的，灰度阈值的设定由RGB图像的分辨率决定，RGB图像的分辨率不同，设置的灰度阈值也随之改变。灰度值的和越小，表明图像的灰度越暗，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数，即统计出冠字号图像中有多少列灰度值较暗。

步骤S103，将所述列数与列数阈值进行比较。

具体的，列数阈值的设定与灰度阈值一同设定，两者相互影响，当灰度阈值改变时，列数阈值相应的发生变化，将统计出的灰度值的和小于灰度阈值的列数与列数阈值进行比较。

步骤S104，根据比较结果，识别所述冠字号图像是否有污损。

具体的，若统计出的灰度值的和小于灰度阈值的列数大于等于列数阈值，则表明冠字号图像中列灰度值较暗的列超过了正常冠字号的范围，识别出所述冠字号图像有污损；若统计出的灰度值的和小于灰度阈值的列数小于等于列数阈值，则表明冠字号图像中列灰度值较暗的列属于正常冠字号的范围，识别出所述冠字号图像没有污损。

综上所述，本发明实施例通过对冠字号图像的灰度值做列投影，得到所述冠字号图像的每一列的灰度值的和，其中，每一列的宽度为一个像素长度；将所述每一列的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数；将所述列数与列数阈值进行比较；根据比较结果，识别所述冠字号图像是否有污损。本发明实施例能准确的识别出纸币的冠字号是否被涂抹、污损，验钞时能准确的判断出被涂抹的字符，对于纸币的正常流通有着重要的意义。

请参考图2，其是本发明具体实施方式中提供的一种冠字号污损识别方法的第二实施例的方法流程图。如图所示，该方法，包括：

步骤S201，获取纵向分辨率为150像素，横向分辨率为200像素的纸币灰度图像。

具体的，采用冠字号的RGB图像进行分析，获取纵向分辨率为150像素，横向分辨率为200像素的纸币灰度图像。

步骤S202，截取所述纸币灰度图像中的冠字号串图像。

具体的，在纵向分辨率为150像素，横向分辨率为200像素的纸币灰度图像下，截取所述纸币灰度图像中的冠字号串图像。

步骤S203，从所述冠字号串图像中分割出单个的冠字号图像，所述单个的冠字号图像的大小为20*24像素。

本实施例中，在冠字号串图像中分割出单个的冠字号图像，包括单个的冠字号字母和单个的冠字号数字。在纵向分辨率为150像素，横向分辨率为200像素的纸币灰度图像下，单个冠字号字符的大小为20*24像素，即单个冠字号字符的大小为长度20像素，占20行，宽度24像素，占20列。本领域的技术人员应该知道，在图像分辨率不同的情况下，得到的每个冠字号字符所占的高度和宽度均随着图像分辨率的变化而变化。

步骤S204，对冠字号图像的灰度值做列投影，得到所述冠字号图像的每一列的灰度值的和，其中，每一列的宽度为一个像素长度。

具体的，对纸币中任意单个冠字号图像的灰度值做列投影，单个冠字号图像有20列的灰度值列投影，计算这20列的列投影的灰度值的和。

步骤S205，将所述每一列的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数。

本实施例中，在纵向分辨率为150像素，横向分辨率为200像素的纸币灰度图像下，将计算出的20列的列投影的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数。

步骤S206，将所述列数与列数阈值进行比较。

本实施例中，统计灰度值的和灰度阈值的列数，将统计的列数与列数阈值进行比较。在纵向分辨率为150像素，横向分辨率为200像素的纸币灰度图像下，当灰度阈值设定为1800-2200，列数阈值设置为6-8，优选地，当灰度阈值设置为2000，列数阈值设置为7。灰度阈值的设置与列数阈值的设置相互影响，当其中一个改变，另一个随之相应的改变，具体的变化由实验结果进行确定。另外，纸币上面的冠字号图像包括冠字号字母图像和冠字号汉字图像，不同的冠字号字母图像和冠字号汉字图像对应设置的列数阈值和灰度阈值相应的不同，需要根据实际的实验结果进行设置。

步骤S207，根据比较结果，识别所述冠字号图像是否有污损。

综上所述，本发明实施例获取纸币灰度图像，截取所述纸币灰度图像中的冠字号图像，统计灰度值和小于灰度阈值的列数，并将列数与列数阈值进行比较，从而识别出冠字号图像是有污损。利用涂抹和正常图像特征，根据列投影得到识别依据。无需二值化处理，根据分割后的RGB图像即可进行污损判别，简化识别步骤。当灰度阈值设定为2000，列数阈值设定为7时，涂抹字符的识别率均达到96％以上。准确率高，算法性能稳定。

请参考图3，其是本发明具体实施方式中提供的一种冠字号污损识别方法的第三实施例的方法流程图。如图所示，该方法，包括：

步骤S301，对冠字号图像的灰度值做列投影，得到所述冠字号图像的每一列的灰度值的和，其中，每一列的宽度为一个像素长度。

步骤S302，将所述每一列的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数。

步骤S303，将所述列数与列数阈值进行比较。

步骤S304，所述列数是否大于等于列数阈值？

步骤S305，若是，识别出所述冠字号图像有污损，所述冠字号图像输出预设字符。

具体的，当灰度值的和小于灰度阈值的列数大于等于列数阈值时，表明冠字号图像中列灰度值较暗的列超过了正常冠字号的范围，识别出所述冠字号图像有污损，所述冠字号图像输出预设字符，预设字符可以为：“*”、“？”等，在后续不再进行识别。

步骤S306，若否，所述冠字号图像没有污损，所述冠字号图像输出识别的冠字号图像。

具体的，若统计出的灰度值的和小于灰度阈值的列数小于等于列数阈值，则表明冠字号图像中列灰度值较暗的列属于正常冠字号的范围，识别出所述冠字号图像没有污损。

需要注意的是，步骤S305和步骤S306为根据比较结果识别所述冠字号图像的两种情况，步骤S305和步骤S306无前后之分，在进行一次冠字号污损识别的时候，只可能出现步骤S305和步骤S306中的一种情况。

综上所述，本发明实施例能准确的识别出冠字号图像是否污损，且在识别出冠字号图像有污损时，所述冠字号图像输出预设字符，在后续不再进行识别，对纸币的正常流通与识别有着重要的意义。

请参考图4，其是本发明具体实施方式中提供的一种冠字号污损识别方法的第四实施例的方法流程图。如图所示，该方法，包括：

步骤S401，获取纵向分辨率为150像素，横向分辨率为200像素的纸币灰度图像。

步骤S402，截取所述纸币灰度图像中的冠字号串图像。

步骤S403，从所述冠字号串图像中分割出单个的冠字号图像，所述单个的冠字号图像的大小为20*24像素。

步骤S404，对冠字号图像的灰度值做列投影，得到所述冠字号图像的每一列的灰度值的和，其中，每一列的宽度为一个像素长度。

步骤S405，将所述每一列的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数。

步骤S406，将所述列数与列数阈值进行比较。

步骤S407，所述列数大于等于列数阈值？

步骤S408，若是，识别出所述冠字号图像有污损，所述冠字号图像输出预设字符。

步骤S409，若否，所述冠字号图像没有污损，所述冠字号图像输出识别的冠字号图像。

需要注意的是，步骤S408和步骤S409为根据比较结果识别所述冠字号图像的两种情况，步骤S408和步骤S409无前后之分，在进行一次冠字号污损识别的时候，只可能出现步骤S408和步骤S409中的一种情况。

综上所述，本发明实施例获取纸币灰度图像，截取所述纸币灰度图像中的冠字号图像，统计灰度值和小于灰度阈值的列数，并将列数与列数阈值进行比较，从而识别出冠字号图像是有污损。利用涂抹和正常图像特征，根据列投影得到识别依据。无需二值化处理，根据分割后的RGB图像即可进行污损判别，简化识别步骤。且在识别出冠字号图像有污损时，所述冠字号图像输出预设字符，在后续不再进行识别，对纸币的正常流通与识别有着重要的意义。算法准确率高，性能稳定。

以下为本方案一种冠字号污损识别系统的实施例，一种冠字号污损识别系统的实施例基于一种冠字号污损识别方法的实施例实现，在一种冠字号污损识别系统的实施例中未尽的描述，请参考一种冠字号污损识别方法的实施例。

请参考图5，其是本发明具体实施方式中提供的一种冠字号污损识别系统的第一实施例的结构方框图。如图所示，该系统，包括：

列投影模块510，对冠字号图像的灰度值做列投影，得到所述冠字号图像的每一列的灰度值的和，其中，每一列的宽度为一个像素长度。

统计模块520，将所述每一列的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数。

比较模块530，将所述列数与列数阈值进行比较。

识别模块540，根据比较结果，识别所述冠字号图像是否有污损。

综上所述，上述各模块协同工作，列投影模块510对冠字号图像的灰度值做列投影，得到所述冠字号图像的每一列的灰度值的和，其中，每一列的宽度为一个像素长度；统计模块520将所述每一列的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数；比较模块530将所述列数与列数阈值进行比较；识别模块540根据比较结果，识别所述冠字号图像是否有污损。本发明实施例能准确的识别出纸币的冠字号是否被涂抹、污损，验钞时能准确的判断出被涂抹的字符，对于纸币的正常流通有着重要的意义。

请参考图6，其是本发明具体实施方式中提供的一种冠字号污损识别系统的第二实施例的结构方框图。如图所示，该系统，包括：

列投影模块510，对冠字号图像的灰度值做列投影，得到所述冠字号图像的每一列的灰度值的和，其中，每一列的宽度为一个像素长度。

统计模块520，将所述每一列的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数。

比较模块530，将所述列数与列数阈值进行比较。

识别模块540，根据比较结果，识别所述冠字号图像是否有污损。

具体的，识别模块540包括第一识别模块541和第二识别模块542。

第一识别模块541，若所述列数大于等于列数阈值，则识别出所述冠字号图像有污损，所述冠字号图像输出预设字符。

第二识别模块542，若所述列数小于列数阈值，则所述冠字号图像没有污损，所述冠字号图像输出识别的冠字号图像。

获取模块550，获取纵向分辨率为150像素，横向分辨率为200像素的纸币灰度图像。

截取模块560，截取所述纸币灰度图像中的冠字号串图像。

分割模块570，从所述冠字号串图像中分割出单个的冠字号图像，所述单个的冠字号图像的大小为20*24像素。

综上所述，上述各模块协同工作，通过统计灰度值和小于灰度阈值的列数，并将列数与列数阈值进行比较，从而识别出冠字号图像是有污损。利用涂抹和正常图像特征，根据列投影得到识别依据。无需二值化处理，根据分割后的RGB图像即可进行污损判别，简化识别步骤。当灰度阈值设定为2000，列数阈值设定为7时，涂抹字符的识别率均达到96％以上，算法准确率高，性能稳定。且在识别出冠字号图像有污损时，所述冠字号图像输出预设字符，在后续不再进行识别，对纸币的正常流通与识别有着重要的意义。

以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种纸币冠字号污损识别方法，其特征在于，包括：

对冠字号图像的灰度值做列投影，得到所述冠字号图像的每一列的灰度值的和，其中，每一列的宽度为一个像素长度；

将所述每一列的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数；

将所述列数与列数阈值进行比较；

根据比较结果，识别所述冠字号图像是否有污损。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对冠字号图像的灰度值做列投影之前，还包括：

获取纵向分辨率为150像素，横向分辨率为200像素的纸币灰度图像；

截取所述纸币灰度图像中的冠字号串图像；

从所述冠字号串图像中分割出单个的冠字号图像，所述单个的冠字号图像的大小为20*24像素。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据比较结果，识别所述冠字号图像是否有污损，包括：

若所述列数大于等于列数阈值，则识别出所述冠字号图像有污损，所述冠字号图像输出预设字符；

若所述列数小于列数阈值，则所述冠字号图像没有污损，所述冠字号图像输出识别的冠字号图像。

4.一种纸币冠字号污损识别系统，其特征在于，包括：

列投影模块，对冠字号图像的灰度值做列投影，得到所述冠字号图像的每一列的灰度值的和，其中，每一列的宽度为一个像素长度；

统计模块，将所述每一列的灰度值的和分别与灰度阈值进行比较，统计出灰度值的和小于灰度阈值的列数；

比较模块，将所述列数与列数阈值进行比较；

识别模块，根据比较结果，识别所述冠字号图像是否有污损。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

获取模块，获取纵向分辨率为150像素，横向分辨率为200像素的纸币灰度图像；

截取模块，截取所述纸币灰度图像中的冠字号串图像；

分割模块，从所述冠字号串图像中分割出单个的冠字号图像，所述单个的冠字号图像的大小为20*24像素。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述识别模块包括：

第一识别模块，若所述列数大于等于列数阈值，则识别出所述冠字号图像有污损，所述冠字号图像输出预设字符；

第二识别模块，若所述列数小于列数阈值，则所述冠字号图像没有污损，所述冠字号图像输出识别的冠字号图像。