CN106296974A - 一种粘贴钞检测方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种粘贴钞检测方法和装置，通过对采集的钞票图像进行粗定位，获取可能存在粘贴情况的粗定位区域图像，对所述粗定位区域图像进行灰度直方图统计，并根据统计结果按照灰度值区间进行分级，对各级图像进行二值化处理和包络拟合，获取各级图像的图像包络，对所述图像包络进行直线检测，在检测到所述图像包络中包含两条非钞票本身具有的直线时，将所述钞票图像对应的钞票标记为粘贴钞。本发明根据粘贴钞在钞票图像中所呈现的图像特征，针对粘贴胶带所可能形成的不同灰度情况的图案，可以有效提高粘贴钞的检出率，方案易于实现，节约设备成本。

Description

一种粘贴钞检测方法和装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种粘贴钞检测方法和装置。

背景技术

随着金融设备的普遍使用，设备需求量快速上升。钞票(纸币)接收设备经常应用在各种金融机构的ATM设备、车站自动售票机、零售店和自动售货机等环境。由于人们对金融设备的使用不了解，在设备运行过程中很容易接收到各种质量很差的钞票，如钞票破裂后自行粘贴拼接的旧钞，或者是不法分子用真钞拼接假钞而形成的拼接钞，在此统称为粘贴钞。如果无法检测出来，将对设备的可靠性和安全性造成有很大影响。

目前粘贴钞主要通过检测钞票粘贴胶带的厚度信号或者反光信号进行识别。然而，钞票厚度信号的检测对装置的精度要求较高，检测难度较大，需要加装多个厚度检测传感器，装置成本较高。钞票反光信号的检测方法利用的是粘贴胶带的反光特性，不仅需要加装光感传感器，而且当所用粘贴胶带不具备反光特性时，装置将无法检测。

发明内容

本发明的目的在于提供一种粘贴钞检测方法和装置，基于图像处理技术，实现对粘贴钞的有效识别。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种粘贴钞检测方法，包括：

采集钞票图像；

对所述钞票图像中可能为粘贴的区域进行粗定位，获取粗定位区域图像；

对所述粗定位区域图像进行灰度直方图统计，根据统计结果按灰度值区间对所述粗定位区域图像进行分级，将所述粗定位区域图像划分为多个灰度级图像；

对各个灰度级图像分别进行二值化处理，并对二值化后的图像进行包络拟合，获取各个灰度级图像的图像包络；

对所述图像包络进行直线检测，若检测到所述图像包络中包含两条非钞票本身具有的直线，则将所述钞票图像对应的钞票标记为粘贴钞。

优选地，所述对所述粗定位区域图像进行灰度直方图统计，根据统计结果按灰度值区间对所述粗定位区域图像进行分级，将所述粗定位区域图像划分为多个灰度级图像，包括：

获取所述粗定位区域图像的灰度直方图；

将所述灰度直方图的各个顶点连接成曲线，对所述曲线进行平滑处理，获取所述灰度直方图的包络曲线函数；

对所述包络曲线函数进行求导，并计算所述包络曲线函数的极值点；

计算相邻的两个极值点的中点，以所述中点为灰度值区间的分界点对所述粗定位区域图像进行分级，将所述粗定位区域图像划分为多个灰度级图像。

优选地，所述对各个灰度级图像分别进行二值化处理，并对二值化后的图像进行包络拟合，获取各个灰度级图像的图像包络，包括：

对各个灰度级图像分别进行二值化处理，并对二值化后的图像进行开运算；

在水平和垂直两个方向上以预设的步长对进行开运算后的图像进行检索，获取边界点；并对所述边界点进行拟合，获取图像包络。

优选地，所述钞票图像包括反射图像和透射图像。

优选地，所述对所述图像包络进行直线检测，若检测到所述图像包络中包含两条非钞票本身具有的直线，则将所述钞票图像对应的钞票标记为粘贴钞，包括：

根据直线检测的结果，获取所述钞票图像的粘贴分值；其中，

当所述钞票图像为反射图像时，所获取的粘贴分值为第一粘贴分值；

当所述钞票图像为透射图像时，所获取的粘贴分值为第二粘贴分值；

当所述钞票图像为透射图像时，检测图像包络所在区域的上方和/或下方是否存在灰度值大于预设的灰度阈值的亮点；或者检测所述粗定位区域图像中是否存在灰度值大于预设的灰度阈值的亮线；根据所述亮点或者亮线的检测结果，获取所述钞票图像的第三粘贴分值；

对所述第一粘贴分值、所述第二粘贴分值和所述第三粘贴分值进行加权求和，计算综合粘贴分值；若所述综合粘贴分值大于预设的粘贴分阈值，则判定所述钞票为粘贴钞；否则，判定所述钞票为非粘贴钞。

相应地，本发明实施例还提供了一种粘贴钞检测装置，包括：

图像采集模块，用于采集钞票图像；

粗定位模块，用于对所述钞票图像中可能为粘贴的区域进行粗定位，获取粗定位区域图像；

灰度分级模块，用于对所述粗定位区域图像进行灰度直方图统计，根据统计结果按灰度值区间对所述粗定位区域图像进行分级，将所述粗定位区域图像划分为多个灰度级图像；

包络拟合模块，用于对各个灰度级图像分别进行二值化处理，并对二值化后的图像进行包络拟合，获取各个灰度级图像的图像包络；

直线检测模块，用于对所述图像包络进行直线检测，若检测到所述图像包络中包含两条非钞票本身具有的直线，则将所述钞票图像对应的钞票标记为粘贴钞。

优选地，所述灰度分级模块包括：

直方图获取单元，用于获取所述粗定位区域图像的灰度直方图；

包络函数获取单元，用于将所述灰度直方图的各个顶点连接成曲线，对所述曲线进行平滑处理，获取所述灰度直方图的包络曲线函数；

极值点计算单元，用于对所述包络曲线函数进行求导，并计算所述包络曲线函数的极值点；

灰度分级单元，用于计算相邻的两个极值点的中点，以所述中点为灰度值区间的分界点对所述粗定位区域图像进行分级，将所述粗定位区域图像划分为多个灰度级图像。

所述包络拟合模块包括：

二值化单元，用于对各个灰度级图像分别进行二值化处理，并对二值化后的图像进行开运算；

边界拟合单元，用于在水平和垂直两个方向上以预设的步长对进行开运算后的图像进行检索，获取边界点；并对所述边界点进行拟合，获取图像包络。

优选地，所述钞票图像包括反射图像和透射图像。

优选地，所述直线检测模块包括：

粘贴分值计算单元，用于根据直线检测的结果，获取所述钞票图像的粘贴分值；其中，

当所述钞票图像为反射图像时，所获取的粘贴分值为第一粘贴分值；

当所述钞票图像为透射图像时，所获取的粘贴分值为第二粘贴分值；

当所述钞票图像为透射图像时，检测图像包络所在区域的上方和/或下方是否存在灰度值大于预设的灰度阈值的亮点；或者检测所述粗定位区域图像中是否存在灰度值大于预设的灰度阈值的亮线；根据所述亮点或者亮线的检测结果，获取所述钞票图像的第三粘贴分值；

综合判断单元，用于对所述第一粘贴分值、所述第二粘贴分值和所述第三粘贴分值进行加权求和，计算综合粘贴分值；若所述综合粘贴分值大于预设的粘贴分阈值，则判定所述钞票为粘贴钞；否则，判定所述钞票为非粘贴钞。

本发明通过对采集的钞票图像进行粗定位，获取可能存在粘贴情况的粗定位区域图像，对所述粗定位区域图像进行灰度直方图统计，并根据统计结果按照灰度值区间进行分级，对各级图像进行二值化处理和包络拟合，获取各级图像的图像包络，对所述图像包络进行直线检测，在检测到所述图像包络中包含两条非钞票本身具有的直线(特别是两平行的直线)时，将所述钞票图像对应的钞票标记为粘贴钞。本发明根据粘贴钞在钞票图像中所呈现的图像特征，针对粘贴胶带所可能形成的不同灰度情况的图案，在有脏污或多层色差的情况下，可正确定位胶带位置并检测出胶带，有效提高粘贴钞的检出率，方案易于实现，节约设备成本。

附图说明

图1是本发明提供的粘贴钞检测方法的一个实施例的方法流程图；

图2是本发明提供的粘贴钞的反射图像示意图；

图3是本发明提供的粘贴钞的透射图像示意图；

图4是本发明提供的粘贴钞的粗定位区域图像的示意图；

图5是如图4所示粗定位区域图像A1的灰度直方图；

图6是如图5所示灰度直方图的灰度值区间划分示意图；

图7是如图4所示第二级图像a2的图像包络示意图；

图8是本发明提供的粘贴钞检测装置的一个实施例的装置结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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，本领域普通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。

参见图1，是本发明提供的粘贴钞检测方法的一个实施例的方法流程图。

如图1所示，所述方法包括步骤S1～S5：

S1，采集钞票图像。

所述钞票图像包括反射图像和透射图像，所述反射图像为光源在钞票前方，光线在钞票表面反射形成的背景较亮的图像，如图2所示。所述透射图像为光源在钞票背面，光线透过钞票形成的背景较暗的图像，如图3所示。

S2，对所述钞票图像中可能为粘贴的区域进行粗定位，获取粗定位区域图像。

由于胶带的使用和拼接位置的不确定性，很难定位胶带粘贴精确位置。在采集到钞票图像后，可在采集得到的原始图像上快速粗定位到特殊色块所在的粗定位区域图像，如图4的A1所示，特殊色块的定位可通过与标准钞票图像的对比获取。此外，钞票折叠较多的位置(如1/2、1/3和1/4等位置)容易造成破损，粘贴胶带往往在这些位置上，在粗定位时可优先检查这些地方，以提高检测的效率。

S3，对所述粗定位区域图像进行灰度直方图统计，根据统计结果按灰度值区间对所述粗定位区域图像进行分级，将所述粗定位区域图像划分为多个灰度级图像。

在具体实施当中，所述步骤S3，包括：

S31，获取所述粗定位区域图像的灰度直方图。

在进行灰度直方图统计之前，可先对所述粗定位区域图像进行线性增强来增强粗定位区域图像的对比度。图4中A1所示粗定位区域图像的灰度直方图如图5所示。

S32，将所述灰度直方图的各个顶点连接成曲线，对所述曲线进行平滑处理，获取所述灰度直方图的包络曲线函数。

灰度直方图中每一个纵向条纹代表该灰度值对应的像素数量，将这些条纹的顶点进行连接，可以得到一条曲线，再对曲线进行平滑处理，即可获取灰度直方图的包络曲线函数。获得的包络曲线函数为一个二元二次方程：

y＝f(x),x∈(0，255)

S33，对所述包络曲线函数进行求导，并计算所述包络曲线函数的极值点。

对步骤S2中获得包络曲线函数进行求导，获取导数取值为0处的极值点x_i和对应的极值y_i， 为0～255的灰度值内极值点的个数，可计算获得包络曲线函数的解析式：

$f\left(x\right)=\left(\begin{array}{c}\begin{array}{cc}{a}_1{x}^2+b_{1}x+c_1,& x\∈(0,x_1)\end{array}\\ \begin{array}{cc}{a}_2{x}^2+b_{2}x+c_2,& x\∈(x_1,x_2)\end{array}\\ .\\ .\\ .\end{array}\right.$

S34，计算相邻的两个极值点的中点，以所述中点为灰度值区间的分界点对所述粗定位区域图像进行分级，将所述粗定位区域图像划分为多个灰度级图像。

对各相邻的极值点两两求取中点以ρ_i为各级分界点进行级数划分。级数记为(该级数最多允许数可以根据情况进行设置)。图5中的灰度直方图的分级情况如图6所示，0～255的灰度值被划分为Level1、Level2和Level3三个区间。相应地，图4中的粗定位区域图像A1按照灰度值区间被划分为第一级图像a1、第二级图像a2和第三级图像a3，各灰度级图像中仅包含灰度值位于相应灰度值区间内的像素。

S4，对各个灰度级图像分别进行二值化处理，并对二值化后的图像进行包络拟合，获取各个灰度级图像的图像包络。

在具体实施当中，所述步骤S4，包括：

S41，对各个灰度级图像分别进行二值化处理，并对二值化后的图像进行开运算。

对各个灰度级图像分别进行二值化处理后，可以得到有效区间图像，对每个有效区间图像进行开运算，经过腐蚀和膨胀后，消去了边界的干扰和小的脏污点后可以得到若干个较清晰的二值化后的图像，有利于提高后续包络拟合的准确性。

S42，在水平和垂直两个方向上以预设的步长对进行开运算后的图像进行检索，获取边界点，并对所述边界点进行拟合，获取图像包络。

分别沿水平和垂直方向以特定的步长对进行开运算后的各级二值化图像进行检索，可以找到若干边界点，在允许一定偏差值e的情况下进行拟合，拟合后可获得各级图像的图像包络，如图7所示，其为第二级图像a2的图像包络。

S5，对所述图像包络进行直线检测，若检测到所述图像包络中包含两条非钞票本身具有的直线(这里所称的直线包括任何近似直线的线条，并非严格的几何学中的直线)，则将所述钞票图像对应的钞票标记为粘贴钞。

对各级图像的图像包络逐级搜索直线痕迹，检测过程中对于一些脏污块或干扰块就可以直接排除掉。在出现直线形状后，对该直线往进行平移搜索。检测是否存在另一条与之平行(或接近平行)的直线，并且两条直线所形成的区域为同一色级(灰度值相同或相近的颜色区间)。若有两条直线同时存在，且两条直线之间的间距符合预设的间距区间(即胶带宽度)，即将其标记为粘贴钞。在具体实施当中，还可以通过与标准钞票图像模板的对比，根据所选区域是否存在钞票本身就具有的直线痕迹(如钞票上原有的图案或安全线等)，来判断粘贴胶带的存在。

上述实施例中虽仅以反射图像为例，但本领域人员知悉，依据相同的原理，可对透射图像进行相同的操作来进行粘贴钞的检测。在具体实施当中，可分别对钞票的反射图像和透射图像进行上述操作，以提高粘贴钞检测的准确度。如当在反射图像中检测到两条非钞票本身具有的直线，同时在透射图像的相同位置也检测到对应的直线，则可确信该位置粘贴有胶带状异物。

具体地，可通过以下方式结合反射图像和透射图像来进行综合分析判断：

在具体实施当中，所述步骤S5包括：

S51，根据直线检测的结果，获取所述钞票图像的粘贴分值。其中，

当所述钞票图像为反射图像时，所获取的粘贴分值为第一粘贴分值score1。

当所述钞票图像为透射图像时，所获取的粘贴分值为第二粘贴分值score2。

当所述钞票图像为透射图像时，检测图像包络所在区域的上方和下方是否存在灰度值大于第一灰度阈值并且类似于直线排布的亮点；或者，检测所述粗定位区域图像中是否存在灰度值大于第一灰度阈值的亮线；根据亮点或者亮线的检测结果，获取所述钞票图像的第三粘贴分值score3。

粘贴分值的具体计算规则可根据需要进行设定，如两直线越接近平行或边界越清晰，则粘贴分值越高；两直线之间的宽度越接近常用粘贴胶带的宽度，则粘贴分值越高。本领域技术人员可根据实际需要，选取符合粘贴钞特征的计算规则，本发明对此不作限定。在一种具体实施方式当中，第一粘贴分值score1和第二粘贴分值score2计算规则优选如下：在对灰度级图像进行二值化后的图像中找到两条直线，若两条直线近乎平行，则给出粘贴分值S1；若两直线不平行，但两条直线所在图像的面积达到设定值，则给出粘贴分值S2；如果有一条直线边界和一条曲线边界，则可记粘贴分值S3；其中，粘贴分值S1＞S2＞S3。

此外，由于粘贴钞本身存在裂缝，通过人为拼接后缝隙也难以完全修补，在透射图像下，容易出现漏光，形成亮点或亮线。本发明综合考虑上述情况，将其作为粘贴钞的检测项，有利于进一步提高粘贴钞检测的准确性。

S52，对所述第一粘贴分值score1、所述第二粘贴分值score2和所述第三粘贴分值score3进行加权求和，计算综合粘贴分值score_final。若所述综合粘贴分值score_final大于预设的粘贴分阈值score_set，则判定所述钞票为粘贴钞；否则，判定所述钞票为非粘贴钞。

综合分析反射图像和透射图像所搜索到图案形状，对所用分项进行加权求和，获取综合粘贴分值：

score_final＝α*score1+β*score2+γ*score3

其中，α、β和γ分别为第一粘贴分值score1、所述第二粘贴分值score2和所述第三粘贴分值score3所占的权重。当score_final>score_set时，则可以判定该钞票为粘贴钞。

本发明根据粘贴钞在反射图像和透视图像中所呈现的图像特征，综合考虑胶带所可能形成的不同灰度情况的图案，根据其特征排除非胶带的干扰，在有脏污或多层色差的情况下，可正确定位胶带位置和检测出胶带，可以有效提高粘贴钞的检出率，方案易于实现，节约设备成本。

参见图8，是本发明提供的粘贴钞检测装置的一个实施例的装置结构图，本实施例的原理与图1所示实施例一致，本实施例中为详述之处可参见图1所示实施例中的相关描述。

如图8所示，所述粘贴钞检测装置包括：

图像采集模块71，用于采集钞票图像；

粗定位模块72，用于对所述钞票图像中可能为粘贴的区域进行粗定位，获取粗定位区域图像；

灰度分级模块73，用于对所述粗定位区域图像进行灰度直方图统计，根据统计结果按灰度值区间对所述粗定位区域图像进行分级，将所述粗定位区域图像划分为多个灰度级图像；

包络拟合模块74，用于对各个灰度级图像分别进行二值化处理，并对二值化后的图像进行包络拟合，获取各个灰度级图像的图像包络；

直线检测模块75，用于对所述图像包络进行直线检测，若检测到所述图像包络中包含两条非钞票本身具有的直线，则将所述钞票图像对应的钞票标记为粘贴钞。

其中，所述灰度分级模块73包括：

直方图获取单元731，用于获取所述粗定位区域图像的灰度直方图；

包络函数获取单元732，用于将所述灰度直方图的各个顶点连接成曲线，对所述曲线进行平滑处理，获取所述灰度直方图的包络曲线函数；

极值点计算单元733，用于对所述包络曲线函数进行求导，并计算所述包络曲线函数的极值点；

灰度分级单元734，用于计算相邻的两个极值点的中点，以所述中点为灰度值区间的分界点对所述粗定位区域图像进行分级，将所述粗定位区域图像划分为多个灰度级图像。

所述包络拟合模块74包括：

二值化单元741，用于对各个灰度级图像分别进行二值化处理，并对二值化后的图像进行开运算；

边界拟合单元742，用于在水平和垂直两个方向上以预设的步长对进行开运算后的图像进行检索，获取边界点；并对所述边界点进行拟合，获取图像包络。

所述钞票图像优选包括反射图像和透射图像。

在具体实施当中，所述直线检测模块75包括：

粘贴分值计算单元751，用于根据直线检测的结果，获取所述钞票图像的粘贴分值；其中，

当所述钞票图像为反射图像时，所获取的粘贴分值为第一粘贴分值；

当所述钞票图像为透射图像时，所获取的粘贴分值为第二粘贴分值；

当所述钞票图像为透射图像时，检测图像包络所在区域的上方和/或下方是否存在灰度值大于预设的灰度阈值的亮点；或者检测所述粗定位区域图像中是否存在灰度值大于预设的灰度阈值的亮线；根据所述亮点或者亮线的检测结果，获取所述钞票图像的第三粘贴分值；

综合判断单元752，用于对所述第一粘贴分值、所述第二粘贴分值和所述第三粘贴分值进行加权求和，计算综合粘贴分值；若所述综合粘贴分值大于预设的粘贴分阈值，则判定所述钞票为粘贴钞；否则，判定所述钞票为非粘贴钞。

综上所述，本发明提供的粘贴钞检测方法和装置，通过对采集的钞票图像进行粗定位，获取可能存在粘贴情况的粗定位区域图像，对所述粗定位区域图像进行灰度直方图统计，并根据统计结果按照灰度值区间进行分级，对各级图像进行二值化处理和包络拟合，获取各级图像的图像包络，对所述图像包络进行直线检测，在检测到所述图像包络中包含两条非钞票本身具有的直线(特别是两平行的直线)时，将所述钞票图像对应的钞票标记为粘贴钞。本发明根据粘贴钞在钞票图像中所呈现的图像特征，针对粘贴胶带所可能形成的不同灰度情况的图案，在有脏污或多层色差的情况下，可正确定位胶带位置并检测出胶带，有效提高粘贴钞的检出率，方案易于实现，节约设备成本。

需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用CPU、专用存储器、专用元器件等来实现。一般情况下，凡由计算机程序完成的功能都可以很容易地用相应的硬件来实现，而且，用来实现同一功能的具体硬件结构也可以是多种多样的，例如模拟电路、数字电路或专用电路等。但是，对本发明而言更多情况下软件程序实现是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中，如计算机的软盘，U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种粘贴钞检测方法，其特征在于，包括：

采集钞票图像；

对所述钞票图像中可能为粘贴的区域进行粗定位，获取粗定位区域图像；

对所述粗定位区域图像进行灰度直方图统计，根据统计结果按灰度值区间对所述粗定位区域图像进行分级，将所述粗定位区域图像划分为多个灰度级图像；

对各个灰度级图像分别进行二值化处理，并对二值化后的图像进行包络拟合，获取各个灰度级图像的图像包络；

对所述图像包络进行直线检测，若检测到所述图像包络中包含两条非钞票本身具有的直线，则将所述钞票图像对应的钞票标记为粘贴钞。

2.如权利要求1所述的粘贴钞检测方法，其特征在于，所述对所述粗定位区域图像进行灰度直方图统计，根据统计结果按灰度值区间对所述粗定位区域图像进行分级，将所述粗定位区域图像划分为多个灰度级图像，包括：

获取所述粗定位区域图像的灰度直方图；

将所述灰度直方图的各个顶点连接成曲线，对所述曲线进行平滑处理，获取所述灰度直方图的包络曲线函数；

对所述包络曲线函数进行求导，并计算所述包络曲线函数的极值点；

计算相邻的两个极值点的中点，以所述中点为灰度值区间的分界点对所述粗定位区域图像进行分级，将所述粗定位区域图像划分为多个灰度级图像。

3.如权利要求1所述的粘贴钞检测方法，其特征在于，所述对各个灰度级图像分别进行二值化处理，并对二值化后的图像进行包络拟合，获取各个灰度级图像的图像包络，包括：

对各个灰度级图像分别进行二值化处理，并对二值化后的图像进行开运算；

在水平和垂直两个方向上以预设的步长对进行开运算后的图像进行检索，获取边界点；并对所述边界点进行拟合，获取图像包络。

4.如权利要求1～3任一项所述的粘贴钞检测方法，其特征在于，所述钞票图像包括反射图像和透射图像。

5.如权利要求4所述的粘贴钞检测方法，其特征在于，所述对所述图像包络进行直线检测，若检测到所述图像包络中包含两条非钞票本身具有的直线，则将所述钞票图像对应的钞票标记为粘贴钞，包括：

根据直线检测的结果，获取所述钞票图像的粘贴分值；其中，

当所述钞票图像为反射图像时，所获取的粘贴分值为第一粘贴分值；

当所述钞票图像为透射图像时，所获取的粘贴分值为第二粘贴分值；

当所述钞票图像为透射图像时，检测图像包络所在区域的上方和/或下方是否存在灰度值大于预设的灰度阈值的亮点；或者检测所述粗定位区域图像中是否存在灰度值大于预设的灰度阈值的亮线；根据所述亮点或者亮线的检测结果，获取所述钞票图像的第三粘贴分值；

对所述第一粘贴分值、所述第二粘贴分值和所述第三粘贴分值进行加权求和，计算综合粘贴分值；若所述综合粘贴分值大于预设的粘贴分阈值，则判定所述钞票为粘贴钞；否则，判定所述钞票为非粘贴钞。

6.一种粘贴钞检测装置，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于采集钞票图像；

粗定位模块，用于对所述钞票图像中可能为粘贴的区域进行粗定位，获取粗定位区域图像；

灰度分级模块，用于对所述粗定位区域图像进行灰度直方图统计，根据统计结果按灰度值区间对所述粗定位区域图像进行分级，将所述粗定位区域图像划分为多个灰度级图像；

包络拟合模块，用于对各个灰度级图像分别进行二值化处理，并对二值化后的图像进行包络拟合，获取各个灰度级图像的图像包络；

直线检测模块，用于对所述图像包络进行直线检测，若检测到所述图像包络中包含两条非钞票本身具有的直线，则将所述钞票图像对应的钞票标记为粘贴钞。

7.如权利要求6所述的粘贴钞检测装置，其特征在于，所述灰度分级模块包括：

直方图获取单元，用于获取所述粗定位区域图像的灰度直方图；

包络函数获取单元，用于将所述灰度直方图的各个顶点连接成曲线，对所述曲线进行平滑处理，获取所述灰度直方图的包络曲线函数；

极值点计算单元，用于对所述包络曲线函数进行求导，并计算所述包络曲线函数的极值点；

灰度分级单元，用于计算相邻的两个极值点的中点，以所述中点为灰度值区间的分界点对所述粗定位区域图像进行分级，将所述粗定位区域图像划分为多个灰度级图像。

8.如权利要求6所述的粘贴钞检测装置，其特征在于，所述包络拟合模块包括：

二值化单元，用于对各个灰度级图像分别进行二值化处理，并对二值化后的图像进行开运算；

边界拟合单元，用于在水平和垂直两个方向上以预设的步长对进行开运算后的图像进行检索，获取边界点；并对所述边界点进行拟合，获取图像包络。

9.如权利要求6～8任一项所述的粘贴钞检测装置，其特征在于，所述钞票图像包括反射图像和透射图像。

10.如权利要求9所述的粘贴钞检测装置，其特征在于，所述直线检测模块包括：

粘贴分值计算单元，用于根据直线检测的结果，获取所述钞票图像的粘贴分值；其中，

当所述钞票图像为反射图像时，所获取的粘贴分值为第一粘贴分值；

当所述钞票图像为透射图像时，所获取的粘贴分值为第二粘贴分值；

当所述钞票图像为透射图像时，检测图像包络所在区域的上方和/或下方是否存在灰度值大于预设的灰度阈值的亮点；或者检测所述粗定位区域图像中是否存在灰度值大于预设的灰度阈值的亮线；根据所述亮点或者亮线的检测结果，获取所述钞票图像的第三粘贴分值；

综合判断单元，用于对所述第一粘贴分值、所述第二粘贴分值和所述第三粘贴分值进行加权求和，计算综合粘贴分值；若所述综合粘贴分值大于预设的粘贴分阈值，则判定所述钞票为粘贴钞；否则，判定所述钞票为非粘贴钞。