CN106570980A - 一种纸币鉴伪的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种纸币鉴伪的方法和系统，该方法通过获取纸币中光彩光变图案的区域子图；定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条；从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘；识别所述边缘表示的字符；根据所述字符对纸币进行鉴伪。本发明通过消除磁条影响，提取光彩光变图案的边缘并对边缘表示的字符进行识别，能有效对纸币中的光彩光变图案进行鉴伪，有利于光彩光变图案的真伪预防。

Description

一种纸币鉴伪的方法和系统

技术领域

本发明涉及纸币识别领域，尤其涉及一种纸币鉴伪的方法和系统。

背景技术

2015版本100元人民币钞票正面中部光变面额数字“100”字样，在红外透射光下面额数字“100”清晰可见。使用红外透射环境下的图像对光彩光变图案识别钞票真伪。

发明内容

本发明提供了一种纸币鉴伪的方法和系统，该方法和系统能准确的鉴别出光彩光变图案鉴伪的真伪。

为实现上述设计，本发明采用以下技术方案：

一方面采用了一种纸币鉴伪的方法，包括：

获取纸币中光彩光变图案的区域子图；

定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条；

从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘；

识别所述边缘表示的字符；

根据所述字符对纸币进行鉴伪。

其中，所述定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条，包括：

根据光彩光变图案的区域子图中红外光的透光度定位磁条的位置；

对所述磁条的位置进行区域填充，消除所述磁条。

其中，所述从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘，具体为：从消除磁条后的区域子图中使用索贝尔算子提取所述光彩光变图案的边缘。

其中，所述获取光彩光变图案的区域子图，具体为：根据纸币的面向信息和版本信息获取光彩光变图案的区域子图。

其中，所述获取光彩光变图案的区域子图，具体为：获取面值为100元纸币的光彩光变图案的区域子图；

所述识别所述边缘表示的字符，包括：

根据左右轮廓识别方法识别“1”字符；

使用霍夫变换圆方法识别“0”字符。

其中，所述根据所述字符对纸币进行鉴伪，包括：若识别出所述边缘的字符为“100”，则所述纸币为真的100面值纸币；否则，所述纸币为假的100面值纸币。

另一方面采用一种纸币鉴伪的系统，包括：

获取模块，获取纸币中光彩光变图案的区域子图；

定位模块，定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条；

提取模块，从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘；

识别模块，识别所述边缘表示的字符；

鉴伪模块，根据所述字符对纸币进行鉴伪。

其中，所述定位模块包括：

第一定位模块，根据光彩光变图案的区域子图中红外光的透光度定位磁条的位置；

填充模块，对所述磁条的位置进行区域填充，消除所述磁条。

其中，所述提取模块具体为：从消除磁条后的区域子图中使用索贝尔算子提取所述光彩光变图案的边缘；

所述获取模块具体为：根据纸币的面向信息和版本信息获取光彩光变图案的区域子图。

其中：

所述获取模块具体为：获取面值为100元纸币的光彩光变图案的区域子图；

所述识别模块包括：

第一识别模块，根据左右轮廓识别方法识别“1”字符；及

第二识别模块，使用霍夫变换圆方法识别“0”字符；

所述鉴伪模块包括：

第三识别模块，若识别出所述边缘的字符为“100”，则所述纸币为真的100面值纸币；及

第四识别模块，若识别出所述边缘的字符不为“100”，所述纸币为假的100面值纸币。

本发明的有益效果为：本发明通过获取纸币中光彩光变图案的区域子图；定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条；从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘；识别所述边缘表示的字符；根据所述字符对纸币进行鉴伪。本发明通过消除磁条影响，提取光彩光变图案的边缘并对边缘表示的字符进行识别，能有效对纸币的光彩光变图案进行鉴伪，有利于光彩光变图案的真伪预防。

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纸币鉴伪的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纸币鉴伪的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纸币鉴伪的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纸币鉴伪的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纸币鉴伪的方法的第五实施例的方法流程图；

图6是本发明具体实施方式中提供的一种纸币鉴伪的系统的结构方框图；

图7是本发明具体实施方式中提供的一种纸币鉴伪的系统的另一个结构方框图。

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纸币鉴伪的方法的第一实施例的方法流程图。如图所示，该纸币鉴伪方法，包括：

步骤S101，获取纸币中光彩光变图案的区域子图。

具体的，通过红外传感器获取纸币红外透射图像，根据纸币的面向信息和版本信息来定位光彩光变图案的位置，获取光彩光变图案的区域子图。

步骤S102，定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条。

具体的，光彩光变图案的区域子图中间有磁条的一部分，红外传感器下，磁条位置的灰度值与光彩光变图案位置的灰度值相近，红外传感器下的图像包括光彩光变图案和磁条，因而磁条的存在将影响字符边缘的提取，需要去除磁条的影响。通常，在验钞器中设置有一排红外传感器对纸币进行检测，每个厚度传感器对应产生一个检测通道的数据，单张纸币红外透射图像由多个检测通道的数据组合而成，由于磁条是贯穿整个截取的光彩光变图案的区域子图，因此在区域子图中磁条所在的像素列的像素灰度值总和大于其他单个像素列的灰度值总和，可以通过设置经验阈值的方式来判断该像素列是否为磁条所在的像素列，大于该经验阈值则为磁条所在的列，从而定位出磁条的位置。本实施例中，通过计算每一个像素列的像素灰度值总和来定位所述区域子图中磁条的位置，并对磁条位置的图像进行图像处理，如图像填充等来消除磁条的影响，将磁条变成背景图像。

步骤S103，从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘。

本实施例中，消除了磁条影响后的光彩光变图案的区域子图中只有光彩光变图案，此时再采用图像边界提取的方法提取光彩光变图案的边缘。常用的图像边界提取的方法有：索贝尔算子(Sobel算子)、罗伯茨算子(Roberts算子)、Prewitt算子。Sobel算子是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值，在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，他采用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。Prewitt算子利用像素点上、下、左、右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑左右。Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好；Roberts算子对低噪声的图像处理效果较好，但提取边缘比较粗，定位不是很准确；Prewitt算子对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，但边缘较宽，且间断点多。

步骤S104，识别所述边缘表示的字符。

具体的，采用边界识别算法来识别所述边缘表示的字符。常用的边界识别算法有：外部轮廓识别算法、霍夫变换(Hough变换)等。外部轮廓识别算法分别从左边搜索和从右边搜索；从左边搜索将搜索到的每一行左边的起始点连接起来，形成左轮廓；从右边搜索将搜索到的每一行右边的起始点连接起来，形成右轮廓，然后将左轮廓和右轮廓结合在一起即完成字符识别。霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如，直线，圆等)。

步骤S105，根据所述字符对纸币进行鉴伪。

具体的，根据字符的完整性来对纸币进行鉴伪，若字符的完整性达到了90％以上，则认为纸币是真的，否则是假的。

综上所述，本发明实施例通过获取光彩光变图案的区域子图；定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条；从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘；识别所述边缘表示的字符；根据所述字符对纸币进行鉴伪。本发明通过消除磁条影响，提取光彩光变图案的边缘并对边缘表示的字符进行识别，能有效对纸币的光彩光变图案进行鉴伪，有利于光彩光变图案的真伪预防。

请参考图2，其是本发明具体实施方式中提供的一种纸币鉴伪的方法的第二实施例的方法流程图。如图所示，该纸币鉴伪方法，包括：

步骤S201，获取纸币中光彩光变图案的区域子图。

步骤S202，根据光彩光变图案的区域子图中红外光的透光度定位磁条的位置。

具体的，光彩光变图案的区域子图上的光彩光变图案和磁条在红外光下清晰可见，可以根据光彩光变图案和磁条图案的特征来定位磁条的位置。

步骤S203，对所述磁条的位置进行区域填充，消除所述磁条。

具体的，在确定了磁条的位置后，可以对所述磁条的位置进行区域填充，将磁条位置的红外光图案变成背景图案，从而消除了磁条的影响。

步骤S204，从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘。

步骤S205，识别所述边缘表示的字符。

步骤S206，根据所述字符对纸币进行鉴伪。

综上所述，本发明实施例根据光彩光变图案的区域子图中红外光的透光度定位磁条的位置，对所述磁条的位置进行区域填充，消除所述磁条，消除了磁条对光彩光变图案鉴伪的影响，有效的提高了对纸币的光彩光变图案鉴伪的准确率。

请参考图3，其是本发明具体实施方式中提供的一种纸币鉴伪的方法的第三实施例的方法流程图。如图所示，该纸币鉴伪方法，包括：

步骤S301，获取纸币中光彩光变图案的区域子图。

步骤S302，定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条。

步骤S303，从消除磁条后的区域子图中使用索贝尔算子提取所述光彩光变图案的边缘。

具体的，Sobel算子是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值，在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好。

本实施例中，纸币的红外图像受到光线强度等的影响较大，红外图像中存在较多的噪音，采用Sobel算子提取所述光彩光变图案的边缘，噪声的影响小，提取的边缘准确。

步骤S304，识别所述边缘表示的字符。

步骤S305，根据所述字符对纸币进行鉴伪。

综上所述，本发明实施例使用索贝尔算子提取所述光彩光变图案的边缘，边缘提取准确，有利于接下来对边缘的识别和纸币鉴伪，有效的提高了纸币光彩光变图案鉴伪的准确率。

请参考图4，其是本发明具体实施方式中提供的一种纸币鉴伪的方法的第四实施例的方法流程图。如图所示，该纸币鉴伪方法，包括：

步骤S401，根据纸币的面向信息和版本信息获取光彩光变图案的区域子图。

具体的，纸币的面向信息有：正面正向、正面反向、反面正向和反面反向；纸币的版本有：1999版、2005版、2015版等。本实施例中，根据纸币的面向信息和版本信息判断是否存在光彩光变图案，若存在，则为2015版100元人民币，否则，则为其他版本人民币。根据纸币的面向信息和版本信息获取红外透射光下纸币图像的光彩光变图案的区域子图。

步骤S402，定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条。

步骤S403，从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘。

步骤S404，识别所述边缘表示的字符。

步骤S405，根据所述字符对纸币进行鉴伪。请参考图5，其是本发明具体实施方式中提供的一种纸币鉴伪的方法的第五实施例的方法流程图。如图所示，该纸币鉴伪方法，包括：

步骤S501，获取面值为100元纸币的光彩光变图案的区域子图。

本实施例，2015版面值为100元的人民币的中间部分有一个数字100的光彩光变图案，该图案在红外透射光下清晰可见，根据纸币图像的面向信息来获取2015版面值为100元的人民币图像上光彩光变图案的区域子图。

步骤S502，定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条。

步骤S503，从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘。

步骤S504，根据左右轮廓识别方法识别“1”字符。

本实施例中，左右轮廓识别方法具体为：对于“1”字符，将搜索到的每一行左边的起始点连接起来，构成“1”字符的左轮廓；将搜索到的每一行右边的起始点连接起来，构成“1”字符的右轮廓。通过左轮廓和右轮廓结合在一起来识别“1”字符。

步骤S505，使用霍夫变换圆方法识别“0”字符。

具体的，霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如，直线，圆等)。霍夫变换圆：对于任意一个圆，假设中心像素点已知，圆半径已知，则旋转360度由极坐标方程得到的每个点上坐标同样。使用霍夫变换圆方法可以方便准确的识别“0”字符。

需要注意的是，步骤S504和步骤S505没有绝对的先后关系，也可以先进行步骤S505，再进行步骤S504，即可以先使用霍夫变换圆方法识别“0”字符，再根据左右轮廓识别方法识别“1”字符。

步骤S506，根据所述字符对纸币进行鉴伪。

综上所述，本发明实施例中，2015版100元面值的人民币的中部有一个“100”字样的光彩光变图案，在提取出光彩光变图案的边缘后，分别使用左右轮廓识别方法识别“1”字符，霍夫变换圆方法识别“0”字符，能方便准确的识别轮廓是否构成了一个完整的“100”字符，从而有效的对纸币的光彩光变图案进行鉴伪。

以下为本方案一种纸币鉴伪系统的实施例，一种纸币鉴伪系统的实施例基于一种纸币鉴伪方法的实施例实现，在一种纸币鉴伪系统的实施例中未尽的描述，请参考一种纸币鉴伪方法的实施例。

请参考图6，其是本发明具体实施方式中提供的一种纸币鉴伪的系统的结构方框图。如图所示，该纸币鉴伪系统，包括：

获取模块610，获取纸币中光彩光变图案的区域子图。

定位模块620，定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条。

提取模块630，从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘。

识别模块640，识别所述边缘表示的字符。

鉴伪模块650，根据所述字符对纸币进行鉴伪。

综上所述，上述各单元协同工作，获取模块610获取纸币中光彩光变图案的区域子图；定位模块620定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条；提取模块630从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘；识别模块640识别所述边缘表示的字符；鉴伪模块650根据所述字符对纸币进行鉴伪。本发明实施例通过消除磁条影响，提取光彩光变图案的边缘并对边缘表示的字符进行识别，能有效对纸币的光彩光变图案进行鉴伪，有利于光彩光变图案的真伪预防。

请参考图7，其是本发明具体实施方式中提供的一种纸币鉴伪的系统的另一个结构方框图。如图所示，该纸币鉴伪系统，包括：

获取模块610，获取纸币中光彩光变图案的区域子图。

定位模块620，定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条。

具体的，所述定位模块620包括第一定位模块621和填充模块622。

第一定位模块621，根据光彩光变图案的区域子图中红外光的透光度定位磁条的位置。

填充模块622，对所述磁条的位置进行区域填充，消除所述磁条。

提取模块630，从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘。

识别模块640，识别所述边缘表示的字符。

具体的，所述识别模块640包括第一识别模块641和第二识别模块642。

第一识别模块641，根据左右轮廓识别方法识别“1”字符。

第二识别模块642，使用霍夫变换圆方法识别“0”字符。

鉴伪模块650，根据所述字符对纸币进行鉴伪。

具体的，所述鉴伪模块650包括第三识别模块651和第四识别模块652。

第三识别模块651，若识别出所述边缘的字符为“100”，则所述纸币为真的100面值纸币。

第四识别模块652，若识别出所述边缘的字符不为“100”，所述纸币为假的100面值纸币。

综上所述，通过第一识别模块641，根据左右轮廓识别方法识别“1”字符；第二识别模块642，使用霍夫变换圆方法识别“0”字符；第三识别模块651，若识别出所述边缘的字符为“100”，则所述纸币为真的100面值纸币；第四识别模块652，若识别出所述边缘的字符不为“100”，所述纸币为假的100面值纸币。上述各单元协同工作，可以区分纸币是否为2015版面值100元的人民币，且能有效的鉴别2015版面值100元的人民币光彩光变图案的真伪。

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 (10)

1.一种纸币鉴伪的方法，其特征在于，包括：

获取纸币中光彩光变图案的区域子图；

定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条；

从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘；

识别所述边缘表示的字符；

根据所述字符对纸币进行鉴伪。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条，包括：

根据光彩光变图案的区域子图中红外光的透光度定位磁条的位置；

对所述磁条的位置进行区域填充，消除所述磁条。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘，具体为：从消除磁条后的区域子图中使用索贝尔算子提取所述光彩光变图案的边缘。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取光彩光变图案的区域子图，具体为：根据纸币的面向信息和版本信息获取光彩光变图案的区域子图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取光彩光变图案的区域子图，具体为：获取面值为100元纸币的光彩光变图案的区域子图；

所述识别所述边缘表示的字符，包括：

根据左右轮廓识别方法识别“1”字符；

使用霍夫变换圆方法识别“0”字符。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述字符对纸币进行鉴伪，包括：若识别出所述边缘的字符为“100”，则所述纸币为真的100面值纸币；否则，所述纸币为假的100面值纸币。

7.一种纸币鉴伪的系统，其特征在于，包括：

获取模块，获取纸币中光彩光变图案的区域子图；

定位模块，定位所述区域子图中磁条的位置，消除所述磁条；

提取模块，从消除磁条后的区域子图中提取所述光彩光变图案的边缘；

识别模块，识别所述边缘表示的字符；

鉴伪模块，根据所述字符对纸币进行鉴伪。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述定位模块包括：

第一定位模块，根据光彩光变图案的区域子图中红外光的透光度定位磁条的位置；

填充模块，对所述磁条的位置进行区域填充，消除所述磁条。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述提取模块具体为：从消除磁条后的区域子图中使用索贝尔算子提取所述光彩光变图案的边缘；

所述获取模块具体为：根据纸币的面向信息和版本信息获取光彩光变图案的区域子图。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于：

所述获取模块具体为：获取面值为100元纸币的光彩光变图案的区域子图；

所述识别模块包括：

第一识别模块，根据左右轮廓识别方法识别“1”字符；及

第二识别模块，使用霍夫变换圆方法识别“0”字符；

所述鉴伪模块包括：

第三识别模块，若识别出所述边缘的字符为“100”，则所述纸币为真的100面值纸币；及

第四识别模块，若识别出所述边缘的字符不为“100”，所述纸币为假的100面值纸币。