CN105551133A - 一种纸币拼接缝或折痕的识别方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种纸币拼接缝或折痕的识别方法及系统采用了差分边缘检测算子与比例系数法进行二值化相结合的方法，使得较弱的拼接缝信号能够提取、识别出来，并通过设定要识别的拼接缝或折痕的条数与长度、限制要识别的拼接缝或折痕在纸币上的角度范围等特殊处理限制方式,当极角θ接近水平或竖直角度时采用图像竖直、水平投影法，当极角θ角度偏离水平或竖直角度稍大时采用Hough变换检测算法，使得算法时间大大缩短，达到快速检测拼接缝或折痕的目的，很好的解决了算法实时性并保证了识别性能，对较精细的拼接缝或折痕识别的效果良好，通用性强。本发明可广泛应用于纸币识别领域中。

Description

一种纸币拼接缝或折痕的识别方法及系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种纸币拼接缝或折痕的识别方法及系统。

背景技术

拼接币是一种仿真度很高的假币，是犯罪分子将一张真钞裁剪成几块，每块上各带有真币的防伪特征，再分别与假钞黏合拼接成数张完整的假钞,使得假币的金额翻了数倍。

拼接钞的仿真度高到可以骗过点钞机、清分机、ATM机的识别。目前有些拼接币假币部分只有1/8或更少，这1/8的假币部分利用现有的多光谱图像如红外反射图、紫外反射图、可见光图及磁信号跟真币比较，几乎没太大区别，识别该类型的假币比较困难，有些拼接假币的可见光图像如白光图像，其图像上有错位的情况，但由于错位的位置不固定及错位的形式多样，这种纸币也很难检测，即使能检测出几张某一区域错位的情况，也是事后被动通过增加拼接币钞样本库的方式进行识别的，以后有新的拼接部位，就难以识别，所以该方法不通用。

拼接币是手工制作而成的，所以它会在红外透射图像下会显示有一条或多条拼接缝。目前纸币拼接缝识别效果不是很理想，主要是目前的拼接假币制作已经很精细，拼接缝不明显，直接对纸币拼接缝或折痕进行识别会漏检，且拼接缝在真币上的位置不固定难以搜索到，或采用的方法没有经过算法速度优化不能适应在相应的嵌入式硬件平台下实时运行与检测。

折痕是一种纸币上得一种缺陷，是它在流通过程中，被反复折叠而产生的，如果继续流通，该纸币就有可能会被撕裂，所以也应该把这类型纸币给识别出来，目前金融机具少有对该缺陷类型的纸币进行识别，所以需增加纸币折痕识别功能。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种能节省计算时间，且提高准确性的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法及系统。

本发明所采用的技术方案是：

一种纸币拼接缝或折痕的识别方法，包括以下步骤：

A、对待测纸币进行图像采集并进而对其进行倾斜校正，得到校正后的标准图像；

B、对校正后的标准图像进行分块处理，得到若干个图像块；

C、取出一未检测处理的图像块，并对该图像块进行差分边缘算子处理，进而计算得出边缘图像直方图；

D、根据边缘图像直方图，计算得到二值化阈值，进而得到二值化边缘图像；

E、根据二值化边缘图像，通过图像投影法和改进的Hough变换算法对拼接缝或折痕进行检测判断；

F、判断是否还有其他图像块要检测处理，若是，则返回执行步骤C；反之，则输出检测结果。

作为所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法的进一步改进，所述步骤A包括：

A1、对待测纸币进行图像采集，得到原始图像；

A2、根据原始图像，获取原始图像中实际纸币图像的多个边缘点坐标；

A3、根据多个边缘点坐标，利用最小二乘法拟合得到实际纸币图像的4条边缘直线方程；

A4、根据4条边缘直线方程，得出顶点坐标，进而计算出纸币的倾斜偏移量；

A5、根据计算得到的倾斜偏移量，将实际纸币图像中各个像素点进行倾斜校正，得到校正后的标准图像。

作为所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法的进一步改进，所述步骤C包括：

C1、取出一未检测处理的图像块，对该图像块进行水平差分算子处理，并将处理后的结果取绝对值得到第一边缘图像L_A；

C2、对该图像块进行竖直差分算子处理，并将处理后的结果取绝对值得到第二边缘图像L_B；

C3、遍历第一边缘图像L_A和第二边缘图像L_B中的像素点，对相同位置的像素点进行对比，得到相同位置中像素值较高的像素点，进而输出得到第三边缘图像L_C；

C4、遍历第三边缘图像L_C中的像素点，得到边缘图像直方图。

作为所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法的进一步改进，所述步骤D包括：

D1、根据边缘图像直方图，利用比例系数法计算得到二值化阈值；

D2、根据二值化阈值，对边缘图像进行二值化，得到二值化边缘图像。

作为所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法的进一步改进，所述步骤E包括：

E1、根据二值化边缘图像，若拼接缝或折痕的极角θ在预设投影法角度范围内，则通过图像投影法对拼接缝或折痕进行检测判断；

E2、根据二值化边缘图像，若拼接缝或折痕的极角θ在预设变换法角度范围内，则通过改进的Hough变换算法对拼接缝或折痕进行检测判断。

作为所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法的进一步改进，所述步骤E1包括：

E11、分别对二值化边缘图像进行竖直和水平投影，得到竖直投影曲线和水平投影曲线；

E12、对竖直投影曲线和水平投影曲线进行5个单位的滑动窗口累加，得到曲线序列；

E13、根据曲线序列，判断曲线序列中的最大值是否大于预设的第一判定阈值，若是，则判定为存在拼接缝或折痕；反之，则判定为没有存在拼接缝或折痕。

作为所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法的进一步改进，所述步骤E2包括：

E21、根据二值化边缘图像中的高度h、宽度w和极角θ三层循环进行Hough变换，利用高度h和宽度w作为最外层循环，当遍历到二值化边缘图像中的像素点为白点时，通过极角θ进行内循环计算得到极径r；

E22、根据极角θ和极径r进行投票，直到二值化边缘图像遍历结束；

E23、根据极角θ和极径r的投票结果，查找出具有相同(r，θ)坐标的累加最大值ACC_max，并判断其是否大于预设的第二判定阈值，若是，则执行步骤E24；反之，则判定为没有存在拼接缝或折痕；

E24、根据上述相同(r，θ)坐标对应的标准图像中的像素点，判断像素点之间的距离是否大于预设的距离阈值，若是，则判定为随机干扰点；反之，则判定为存在拼接缝或折痕。

本发明所采用的另一技术方案是：

一种纸币拼接缝或折痕的识别系统，包括：

图像校正模块，用于对待测纸币进行图像采集并进而对其进行倾斜校正，得到校正后的标准图像；

分块处理模块，用于对校正后的标准图像进行分块处理，得到若干个图像块；

差分算子处理模块，用于取出一未检测处理的图像块，并对该图像块进行差分边缘算子处理，进而计算得出边缘图像直方图；

二值化处理模块，用于根据边缘图像直方图，计算得到二值化阈值，进而得到二值化边缘图像；

检测模块，用于根据二值化边缘图像，通过图像投影法和改进的Hough变换算法对拼接缝或折痕进行检测判断；

结果输出模块，用于判断是否还有其他图像块要检测处理，若是，则返回执行差分算子处理模块；反之，则输出检测结果。

作为所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别系统的进一步改进，所述差分算子处理模块包括：

第一边缘图像获取模块，用于取出一未检测处理的图像块，对该图像块进行水平差分算子处理，并将处理后的结果取绝对值得到第一边缘图像L_A；

第二边缘图像获取模块，用于对该图像块进行竖直差分算子处理，并将处理后的结果取绝对值得到第二边缘图像L_B；

第三边缘图像获取模块，用于遍历第一边缘图像L_A和第二边缘图像L_B中的像素点，对相同位置的像素点进行对比，得到相同位置中像素值较高的像素点，进而输出得到第三边缘图像L_C；

边缘直方图获取模块，用于遍历第三边缘图像L_C中的像素点，得到边缘图像直方图。

作为所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别系统的进一步改进，所述检测模块包括：

投影检测模块，用于根据二值化边缘图像，若拼接缝或折痕的极角θ在预设投影法角度范围内，则通过图像投影法对拼接缝或折痕进行检测判断；

Hough变换检测模块，用于根据二值化边缘图像，若拼接缝或折痕的极角θ在预设变换法角度范围内，则通过改进的Hough变换算法对拼接缝或折痕进行检测判断。

本发明的有益效果是：

本发明一种纸币拼接缝或折痕的识别方法及系统采用了差分边缘检测算子与比例系数法进行二值化相结合的方法，使得较弱的拼接缝信号能够提取、识别出来，并通过设定要识别的拼接缝或折痕的条数与长度、限制要识别的拼接缝或折痕在纸币上的角度范围等特殊处理限制方式,当极角θ接近水平或竖直角度时采用图像竖直、水平投影法，当极角θ角度偏离水平或竖直角度稍大时采用Hough变换检测算法，再加上对Hough变换进行算法代码整型化处理，不计算正弦、余弦等双精度浮点数乘法，使得算法时间大大缩短，达到快速检测拼接缝或折痕的目的,很好的解决了算法实时性并保证了识别性能，对较精细的拼接缝或折痕识别的效果良好，通用性强。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：

图1是本发明一种纸币拼接缝或折痕的识别方法的步骤流程图；

图2是本发明一种纸币拼接缝或折痕的识别方法步骤A的步骤流程图；

图3是本发明一种纸币拼接缝或折痕的识别方法步骤C的步骤流程图；

图4是本发明一种纸币拼接缝或折痕的识别方法步骤D的步骤流程图；

图5是本发明一种纸币拼接缝或折痕的识别方法步骤E1的步骤流程图；

图6是本发明一种纸币拼接缝或折痕的识别方法步骤E2的步骤流程图；

图7是本发明一种纸币拼接缝或折痕的识别系统的模块方框图；

图8是本发明实施例中通过边缘算子处理后得到的第三边缘图像；

图9是本发明实施例中通过边缘算子处理后得到的二值化边缘图像；

图10是本发明实施例中二值化边缘图像的竖直投影曲线图；

图11是本发明实施例中二值化边缘图像的水平投影曲线图。

具体实施方式

参考图1，本发明一种纸币拼接缝或折痕的识别方法，包括以下步骤：

A、对待测纸币进行图像采集并进而对其进行倾斜校正，得到校正后的标准图像；

B、对校正后的标准图像进行分块处理，得到若干个图像块；

C、取出一未检测处理的图像块，并对该图像块进行差分边缘算子处理，进而计算得出边缘图像直方图；

D、根据边缘图像直方图，计算得到二值化阈值，进而得到二值化边缘图像；

E、根据二值化边缘图像，通过图像投影法和改进的Hough变换算法对拼接缝或折痕进行检测判断；

F、判断是否还有其他图像块要检测处理，若是，则返回执行步骤C；反之，则输出检测结果。

参考图2，进一步作为优选的实施方式，所述步骤A包括：

A1、对待测纸币进行图像采集，得到原始图像；

A2、根据原始图像，获取原始图像中实际纸币图像的多个边缘点坐标；

A3、根据多个边缘点坐标，利用最小二乘法拟合得到实际纸币图像的4条边缘直线方程；

A4、根据4条边缘直线方程，得出顶点坐标，进而计算出纸币的倾斜偏移量；

A5、根据计算得到的倾斜偏移量，将实际纸币图像中各个像素点进行倾斜校正，得到校正后的标准图像。

本发明实施例中，由于ATM等金融机具在验钞过程中，纸币是运动的，通过CIS图像传感器采集纸币图像时，会有一定角度的斜度，所以要对纸币要行倾斜校正。

从硬件平台得到的图像，是带有背景的原始图像，实际纸币图像存在于原始图像内，所以首先要找到纸币的实际位置。

以某一样本红外透射图像为实施例，首先分别获取到纸币上下左右四边40个有限边缘点(红外透射图像背景为255，实际纸币图像像素值与255相差很远，所以边缘点很容易获取到),利用获取到的有限边缘点采用最小二乘法分别拟合出纸币的上下左右四边直线。上部、下部、左部、右部直线系数分别为k1＝-0.033061963,b1＝100.15723,k2＝-0.029857337,b2＝385.13550，k3＝7.3372459,b3＝-775.67303,k4＝7.3899031,b4＝-9850.4912，根据相邻直线相交，求它们的二元一次方程，得出纸币的左上顶点(118,96),左下顶点(157,380)，右上顶点(1340,55)，右下顶点(1379,343)。然后根据纸币上部与左部的直线方程，分别计算出从纸币倾斜偏移量△y与纸币的纸币倾斜偏移量△x。△y值等于纸币上部直线方程x坐标对应的y值减去纸币左上顶点坐标y0(96)，这样就得到W(1340-118+1)个△y即[y₁,y₂,y₃…y_W]，△x是纸币左部直线方程y坐标对应的x值减去纸币左上顶点坐标x0(118)，得到H(380-96+1)个△x即[x₁,x₂,x₃…x_H]。

当纸币通过CIS图像传感器时，会有一定角度的斜度，所以要对红外透射图像进行倾斜校正。进行取图像块倾斜校正操作时，将要填充的图像目的坐标(a,b)加上第一步算得的纸币左上顶点坐标(x_LT,y_LT)即(118,96)，再加上该点对应的纸币倾斜偏移量(△x_b,△y_a),即x1＝a+x_LT+△x_b,y1＝b+y_LT+△y_a。把坐标(x1,y1)下原图像像素取出来填到新的目的内存(a,b)里，接着再取要倾斜校正的坐标(a+1,b)像素，按照以上公式，把计算出来新的(x1,y1)坐标像素从原图取出来,依次放入新的目的内存(a+1,b)里，一直取完需要倾斜校正的图像块，即完成了纸币的倾斜校正与取块。

本发明实施例中只取纸币上空白区域图像块进行检测，如第五套人民币100元，红外透射图有图像的区域是光变油墨，冠字码，白水印，安全线，人民大会堂等，其它区域可以看成是空白区域，本发明实施列中取毛主席固定水印区域图像(空白区域)作为实施例。

参考图3，进一步作为优选的实施方式，所述步骤C包括：

C1、取出一未检测处理的图像块，对该图像块进行水平差分算子处理，并将处理后的结果取绝对值得到第一边缘图像L_A；

C2、对该图像块进行竖直差分算子处理，并将处理后的结果取绝对值得到第二边缘图像L_B；

C3、遍历第一边缘图像L_A和第二边缘图像L_B中的像素点，对相同位置的像素点进行对比，得到相同位置中像素值较高的像素点，进而输出得到第三边缘图像L_C；

C4、遍历第三边缘图像L_C中的像素点，得到边缘图像直方图。

对取出的图像块进行差分边缘算子处理，可以减少红外透射图像某一区域偏暗对后续识别的影响并突出拼接或折痕信号，首先对源图像块进行水平差分算子处理，算子为(1，0，-1),然后用该算子处理后的绝对值作为处理后的结果记为边缘图像L_A,再对源图像块进行竖直差分算子处理，算子为然后用该算子处理后的绝对值作为处理后的结果记为边缘图像L_B。图8为100元毛主席固定水印区域经过差分边缘算子处理后的图像，为了不使图像偏暗，图8的每个像素都乘以2进行放大处理。

本发明实施例中，不是对纸币上的拼接缝或折痕进行直接二值化处理，而是通过边缘算子处理后进行的，这样降低了某一区域图像偏暗导致二值化该图像后误检为拼接缝或折痕，并且经过这样处理突出了拼接缝或折痕信号，为下一步信号处理打下基础。

参考图4，进一步作为优选的实施方式，所述步骤D包括：

D1、根据边缘图像直方图，利用比例系数法计算得到二值化阈值；

D2、根据二值化阈值，对边缘图像进行二值化，得到二值化边缘图像。

根据边缘图像直方图，采用比例系数法,计算出边缘图像的二值化阈值。比例系数取多少，本发明的优选方法是假设边缘图像的宽为W,高为H,W>H，则比例系数k＝(μ*W)/(W*H)，μ∈[2.0，4.0]。本实施例的W为342，H为171，μ取2.295，则系数k≈0.0134，再将直方图的数值从0开始累加，当累加数除以直方图总数的数值大于等于k时，即为所求，本实施例二值化阈值为18。

根据二值化阈值，对边缘图像进行二值化。图9为采用比例系数法二值化后的图像。可以看出图9左边有一条竖立的白线。

本发明实施例中根据边缘图像L_C的尺寸及所识别的拼接缝或折痕的长度与条数采用了比例系数法对边缘图像L_C进行阈值选取，这样做有三大优点：第一，按比例系数法进行阈值求取，以后二值化的图像白点总数将基本相等，固定了Hough变换检测算法计算时间，采用其它方法可能使得算法时间不确定。第二，预估拼接缝或折痕的长度，估计拼接缝或折痕二值白点像素数量占图像块的百分比作为比例系数值，减少了无用的计算，节省了算法计算时间。第三，一般拼接缝或折痕在纸币上信号比其它随机信号强，可以通过比例系数法把要检的信号很轻易地分割出来，如果采用其它方法，还有可能导致不是拼接缝或折痕的随机信号被误分割。

作为所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法的进一步改进，所述步骤E包括：

E1、根据二值化边缘图像，若拼接缝或折痕的极角θ在预设投影法角度范围内，则通过图像投影法对拼接缝或折痕进行检测判断；

E2、根据二值化边缘图像，若拼接缝或折痕的极角θ在预设变换法角度范围内，则通过改进的Hough变换算法对拼接缝或折痕进行检测判断。

本发明实施例中要检测的拼接缝或折痕的角度θ包含有[0°,8°],[172°,180°],[82°,98°]。θ∈[0°,2°]，[178°,180°]，[88°,92°]角度范围内采用图像投影法分别竖直、水平投影二值图像I₂。θ∈[3°,8°]、[172°,177°]、[82°,87°]、[93°,98°]范围内时采用特殊软件优化的Hough变换直线检测法处理二值图像I₂，检测出拥有相同的(r,θ)坐标的累加最大值ACC_max。

参考图5，进一步作为优选的实施方式，所述步骤E1包括：

E11、分别对二值化边缘图像进行竖直和水平投影，得到竖直投影曲线和水平投影曲线；

E12、对竖直投影曲线和水平投影曲线进行5个单位的滑动窗口累加，得到曲线序列；

E13、根据曲线序列，判断曲线序列中的最大值是否大于预设的第一判定阈值，若是，则判定为存在拼接缝或折痕；反之，则判定为没有存在拼接缝或折痕。

图10为二值图像的竖直投影曲线图，图11为二值图像的水平投影曲线图。图10可以看出有一个很强的脉冲信号，那是纸币图像中的一条竖直拼接缝信号，图11水平方向没有拼接缝，所以曲线没有很大起伏。

分别对竖直、水平投影曲线进行5个单位的滑动窗口累加得到曲线序列Sum_yi与Sum_xi，遍历Sum_yi，当Sum_yi最大值大于等于本实施例的阈值100时，可以判决为纸币90°或其附近有一条拼接缝或折痕，遍历Sum_xi，当Sum_xi的最大值大于等于本实施例的第一判定阈值130时，可判决0°或180°或其附近有一条拼接缝或折痕。

参考图6，进一步作为优选的实施方式，所述步骤E2包括：

E21、根据二值化边缘图像中的高度h、宽度w和极角θ三层循环进行Hough变换，利用高度h和宽度w作为最外层循环，当遍历到二值化边缘图像中的像素点为白点时，通过极角θ进行内循环计算得到极径r；

E22、根据极角θ和极径r进行投票，直到二值化边缘图像遍历结束；

E23、根据极角θ和极径r的投票结果，查找出具有相同(r，θ)坐标的累加最大值ACC_max，并判断其是否大于预设的第二判定阈值，若是，则执行步骤E24；反之，则判定为没有存在拼接缝或折痕；

E24、根据上述相同(r，θ)坐标对应的标准图像中的像素点，判断像素点之间的距离是否大于预设的距离阈值，若是，则判定为随机干扰点；反之，则判定为存在拼接缝或折痕。

实际的纸币拼接缝与折痕角度一般都在水平或竖直附近，角度不会偏离水平或竖直很大，且靠近90°或0°、180°的拼接缝或折痕本发明已经采用图像竖直、水平投影法检测出来，所以用Hough变换检测直线时，变换极角θ限制在[3°,8°]、[172°,177°]、[82°,87°]、[93°,98°]范围内。

Hough变换核心计算公式r＝|x*cosθ+y*sinθ|,如果不对该公式进行优化，时间将花费很长。本实施例的方法是把cosθ,sinθ从0到180度的双精度浮点值乘以2ⁿ取整后放入一个数组中，n的取值尽量大，精度才高，但不要使得|x*cosθ+y*sinθ|*2ⁿ的极大值超过32位无符号整型数的最大值2³²-1，经过这样转换，以上公式变为r＝|x*CosTable[θ]+y*SinTable[θ]|,计算得到的r值再逻辑右移n位,这样双精度数乘法变为整型数乘法与移位操作，本实施例的n值取21。然后根据算得的r值与θ值进行投票，这样加上比例系数法固定白点数量，变换极角θ限制，最终使得每个边缘图像块的Hough变换时间约2.7ms,达到快速计算的目的。

参考图7，本发明一种纸币拼接缝或折痕的识别系统，包括：

图像校正模块，用于对待测纸币进行图像采集并进而对其进行倾斜校正，得到校正后的标准图像；

分块处理模块，用于对校正后的标准图像进行分块处理，得到若干个图像块；

差分算子处理模块，用于取出一未检测处理的图像块，并对该图像块进行差分边缘算子处理，进而计算得出边缘图像直方图；

二值化处理模块，用于根据边缘图像直方图，计算得到二值化阈值，进而得到二值化边缘图像；

检测模块，用于根据二值化边缘图像，通过图像投影法和改进的Hough变换算法对拼接缝或折痕进行检测判断；

结果输出模块，用于判断是否还有其他图像块要检测处理，若是，则返回执行差分算子处理模块；反之，则输出检测结果。

进一步作为优选的实施方式，所述差分算子处理模块包括：

第一边缘图像获取模块，用于取出一未检测处理的图像块，对该图像块进行水平差分算子处理，并将处理后的结果取绝对值得到第一边缘图像L_A；

第二边缘图像获取模块，用于对该图像块进行竖直差分算子处理，并将处理后的结果取绝对值得到第二边缘图像L_B；

第三边缘图像获取模块，用于遍历第一边缘图像L_A和第二边缘图像L_B中的像素点，对相同位置的像素点进行对比，得到相同位置中像素值较高的像素点，进而输出得到第三边缘图像L_C；

边缘直方图获取模块，用于遍历第三边缘图像L_C中的像素点，得到边缘图像直方图。

进一步作为优选的实施方式，所述检测模块包括：

投影检测模块，用于根据二值化边缘图像，若拼接缝或折痕的极角θ在预设投影法角度范围内，则通过图像投影法对拼接缝或折痕进行检测判断；

Hough变换检测模块，用于根据二值化边缘图像，若拼接缝或折痕的极角θ在预设变换法角度范围内，则通过改进的Hough变换算法对拼接缝或折痕进行检测判断。

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 (10)

1.一种纸币拼接缝或折痕的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、对待测纸币进行图像采集并进而对其进行倾斜校正，得到校正后的标准图像；

B、对校正后的标准图像进行分块处理，得到若干个图像块；

C、取出一未检测处理的图像块，并对该图像块进行差分边缘算子处理，进而计算得出边缘图像直方图；

D、根据边缘图像直方图，计算得到二值化阈值，进而得到二值化边缘图像；

E、根据二值化边缘图像，通过图像投影法和改进的Hough变换算法对拼接缝或折痕进行检测判断；

F、判断是否还有其他图像块要检测处理，若是，则返回执行步骤C；反之，则输出检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法，其特征在于：所述步骤A包括：

A1、对待测纸币进行图像采集，得到原始图像；

A2、根据原始图像，获取原始图像中实际纸币图像的多个边缘点坐标；

A3、根据多个边缘点坐标，利用最小二乘法拟合得到实际纸币图像的4条边缘直线方程；

A4、根据4条边缘直线方程，得出顶点坐标，进而计算出纸币的倾斜偏移量；

A5、根据计算得到的倾斜偏移量，将实际纸币图像中各个像素点进行倾斜校正，得到校正后的标准图像。

3.根据权利要求1所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法，其特征在于：所述步骤C包括：

C1、取出一未检测处理的图像块，对该图像块进行水平差分算子处理，并将处理后的结果取绝对值得到第一边缘图像L_A；

C2、对该图像块进行竖直差分算子处理，并将处理后的结果取绝对值得到第二边缘图像L_B；

C3、遍历第一边缘图像L_A和第二边缘图像L_B中的像素点，对相同位置的像素点进行对比，得到相同位置中像素值较高的像素点，进而输出得到第三边缘图像L_C；

C4、遍历第三边缘图像L_C中的像素点，得到边缘图像直方图。

4.根据权利要求1所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法，其特征在于：所述步骤D包括：

D1、根据边缘图像直方图，利用比例系数法计算得到二值化阈值；

D2、根据二值化阈值，对边缘图像进行二值化，得到二值化边缘图像。

5.根据权利要求1所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法，其特征在于：所述步骤E包括：

E1、根据二值化边缘图像，若拼接缝或折痕的极角θ在预设投影法角度范围内，则通过图像投影法对拼接缝或折痕进行检测判断；

E2、根据二值化边缘图像，若拼接缝或折痕的极角θ在预设变换法角度范围内，则通过改进的Hough变换算法对拼接缝或折痕进行检测判断。

6.根据权利要求5所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法，其特征在于：所述步骤E1包括：

E11、分别对二值化边缘图像进行竖直和水平投影，得到竖直投影曲线和水平投影曲线；

E12、对竖直投影曲线和水平投影曲线进行5个单位的滑动窗口累加，得到曲线序列；

E13、根据曲线序列，判断曲线序列中的最大值是否大于预设的第一判定阈值，若是，则判定为存在拼接缝或折痕；反之，则判定为没有存在拼接缝或折痕。

7.根据权利要求5所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法，其特征在于：所述步骤E2包括：

E21、根据二值化边缘图像中的高度h、宽度w和极角θ三层循环进行Hough变换，利用高度h和宽度w作为最外层循环，当遍历到二值化边缘图像中的像素点为白点时，通过极角θ进行内循环计算得到极径r；

E22、根据极角θ和极径r进行投票，直到二值化边缘图像遍历结束；

E23、根据极角θ和极径r的投票结果，查找出具有相同（r，θ）坐标的累加最大值ACC_max，并判断其是否大于预设的第二判定阈值，若是，则执行步骤E24；反之，则判定为没有存在拼接缝或折痕；

E24、根据上述相同（r，θ）坐标对应的标准图像中的像素点，判断像素点之间的距离是否大于预设的距离阈值，若是，则判定为随机干扰点；反之，则判定为存在拼接缝或折痕。

8.一种纸币拼接缝或折痕的识别系统，其特征在于，包括：

图像校正模块，用于对待测纸币进行图像采集并进而对其进行倾斜校正，得到校正后的标准图像；

分块处理模块，用于对校正后的标准图像进行分块处理，得到若干个图像块；

差分算子处理模块，用于取出一未检测处理的图像块，并对该图像块进行差分边缘算子处理，进而计算得出边缘图像直方图；

二值化处理模块，用于根据边缘图像直方图，计算得到二值化阈值，进而得到二值化边缘图像；

检测模块，用于根据二值化边缘图像，通过图像投影法和改进的Hough变换算法对拼接缝或折痕进行检测判断；

结果输出模块，用于判断是否还有其他图像块要检测处理，若是，则返回执行差分算子处理模块；反之，则输出检测结果。

9.根据权利要求8所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别系统，其特征在于：所述差分算子处理模块包括：

第一边缘图像获取模块，用于取出一未检测处理的图像块，对该图像块进行水平差分算子处理，并将处理后的结果取绝对值得到第一边缘图像L_A；

第二边缘图像获取模块，用于对该图像块进行竖直差分算子处理，并将处理后的结果取绝对值得到第二边缘图像L_B；

第三边缘图像获取模块，用于遍历第一边缘图像L_A和第二边缘图像L_B中的像素点，对相同位置的像素点进行对比，得到相同位置中像素值较高的像素点，进而输出得到第三边缘图像L_C；

边缘直方图获取模块，用于遍历第三边缘图像L_C中的像素点，得到边缘图像直方图。

10.根据权利要求8所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别系统，其特征在于：所述检测模块包括：

投影检测模块，用于根据二值化边缘图像，若拼接缝或折痕的极角θ在预设投影法角度范围内，则通过图像投影法对拼接缝或折痕进行检测判断；

Hough变换检测模块，用于根据二值化边缘图像，若拼接缝或折痕的极角θ在预设变换法角度范围内，则通过改进的Hough变换算法对拼接缝或折痕进行检测判断。