CN106683257A - 冠字号定位方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明适用于纸币识别技术领域，提供了冠字号定位方法及装置，所述定位方法包括：获取待检测纸币的灰度图像，根据所述灰度图像识别所述纸币的类型；根据所述类型从所述灰度图像中截取出包含有冠字号信息的子图像；统计所述子图像中各个像素点的灰度值，根据统计结果分析得出所述子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值；根据所述纸币的类型结合所述第一边界灰度值和所述第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围；根据所述二值化阈值取值范围对所述子图像进行二值化处理，确定所述冠字号信息在所述子图像中的位置。本发明可以准确定位出纸币中冠字号所在的位置，适应性强，且不容易受到背景噪声的干扰。

Description

冠字号定位方法及装置

技术领域

本发明属于纸币识别技术领域，尤其涉及冠字号定位方法及装置。

背景技术

现今，纸币冠字号码是纸币印制生产管理控制的措施之一，为了便于管理及识别，需要对冠字号进行有效的定位，但是现有技术中，常用阈值分割算法(P-Tile)来定位冠字号，但是P-Tile算法需要事先针对纸币的币种、币值及版本设定模板，当纸币的冠字号大小及排版与模板差别较大时，定位会出现误差，适应性差。而最大类间方差法(OTSU)又容易受到背景噪声的干扰，无法对冠字号进行有效的定位。因此，现有技术中对最大稳定极值区域定位方法存在着定位易出现误差、适应性差，且容易受到背景噪声的干扰的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种冠字号定位方法及装置，旨在解决现有技术中冠字号定位易出现误差、适应性差，且容易受到背景噪声的干扰的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种冠字号定位方法，所述定位方法包括：

获取待检测纸币的灰度图像，根据所述灰度图像识别所述纸币的类型；

根据所述类型从所述灰度图像中截取出包含有冠字号信息的子图像；

统计所述子图像中各个像素点的灰度值，根据统计结果分析得出所述子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值；

根据所述纸币的类型结合所述第一边界灰度值和所述第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围；

根据所述二值化阈值取值范围对所述子图像进行二值化处理，确定所述冠字号信息在所述子图像中的位置。

第二方面，本发明实施例提供了一种冠字号定位装置，所述定位装置包括：

识别模块，用于获取待检测纸币的灰度图像，根据所述灰度图像识别所述纸币的类型；

截取模块，用于根据所述类型从所述灰度图像中截取出包含有冠字号信息的子图像；

统计模块，用于统计所述子图像中各个像素点的灰度值，根据统计结果分析得出所述子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值；

第一确定模块，用于根据所述纸币的类型结合所述第一边界灰度值和所述第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围；

第二确定模块，用于根据所述二值化阈值取值范围对所述子图像进行二值化处理，确定所述冠字号信息在所述子图像中的位置。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例通过获取待检测纸币的灰度图像，根据灰度图像识别纸币的类型；根据类型从灰度图像中截取出包含有冠字号信息的子图像；统计子图像中各个像素点的灰度值，根据统计结果分析得出子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值；根据纸币的类型结合第一边界灰度值和第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围；根据二值化阈值取值范围对子图像进行二值化处理，从而可以准确定位出纸币中冠字号所在的位置，适应性强，且不容易受到背景噪声的干扰。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种冠字号定位方法的流程示意图；

图2为图1所示实施例中的步骤S103的细化步骤流程示意图；

图3为图1所示实施例中的步骤S104的细化步骤流程示意图；

图4为本发明另一实施例提供的一种冠字号定位方法的流程示意图；

图5为本发明实施例提供的一种冠字号定位装置的结构示意图；

图6为图5所示实施例中的统计模块503的细化结构示意图；

图7为图5所示实施例中的第一确定模块504的细化结构示意图；

图8为本发明另一实施例提供的一种冠字号定位装置的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透切理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种冠字号定位方法的流程示意图。本实施例的执行主体为定位装置，该定位装置可以定位纸币上的冠字号。本实施例冠字号定位方法包括以下步骤：

步骤S101、获取待检测纸币的灰度图像，根据灰度图像识别纸币的类型；

在本发明实施例中，定位装置中事先保存有每一种纸币的纸币模板，定位装置获取流经该定位装置的纸币的灰度图像，并将灰度图像与纸币模板进行比对，从而识别出纸币的类型。

步骤S102、根据类型从灰度图像中截取出包含有冠字号信息的子图像；

在本发明实施例中，定位装置根据类型可以确定该类型纸币中包含有冠字号信息的子图像的大致位置，并从灰度图像中截取出包含有冠字号信息的子图像。

其中，在截取出包含有冠字号信息的子图像后，可以对上述子图像进行预处理，例如直方图校正或者边缘检测等，通过预处理可以减小噪声干扰，有利于冠字号的识别和定位。

步骤S103、统计子图像中各个像素点的灰度值，根据统计结果分析得出子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值；

在本发明实施例中，定位装置统计子图像中各个像素点的灰度值，比较相同灰度值的像素点的个数，分析得出子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值。

进一步地，图2示出了步骤S103中统计子图像中各个像素点的灰度值，根据统计结果分析得出子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值的具体实现流程，详述如下：

步骤S201、分析各个灰度值所对应的像素点的个数；

在本发明实施例中，定位装置分析各个灰度值所对应的像素点的个数，对各个灰度值所对应的像素点的个数进行比较，得出像素点的个数最多的灰度值以及像素点的个数次多的灰度值。

步骤S202、将像素点的个数最多的灰度值作为第一边界灰度值；

在本发明实施例中，定位装置将像素点的个数最多的灰度值作为第一边界灰度值。

步骤S203、将像素点的个数次多的灰度值作为第二边界灰度值。

在本发明实施例中，定位装置将像素点的个数次多的灰度值作为第二边界灰度值。

步骤S104、根据纸币的类型结合第一边界灰度值和第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围；

在本发明实施例中，定位装置根据纸币的类型可以得知该纸币的冠字号和背景的平均灰度值的深浅关系，再结合第一边界灰度值和第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围。

进一步地，图3示出了步骤S104中根据纸币的类型结合第一边界灰度值和第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围的具体实现流程，详述如下：

步骤S301、根据纸币的类型确定子图像中冠字号区域与背景区域平均灰度值的深浅关系；

在本发明实施例中，定位装置中事先保存有每一种纸币的纸币模板，并保存有该类型纸币中包含有冠字号信息的子图像的大致位置的位置信息及图像中冠字号区域与背景区域平均灰度值的深浅关系。定位装置根据纸币的类型可以确定子图像中冠字号区域与背景区域平均灰度值的深浅关系。例如，待检测纸币为币值为100的人民币，定位装置中事先保存有币值为100的人民的纸币模板，并保存有该类型纸币中包含有冠字号信息的子图像的大致位置的位置信息及子图像中的冠字号区域与背景区域平均灰度值的深浅关系，币值为100的人民币的冠字号区域为黑色，背景区域为白色，所以可以确定币值为100的人民币子图像中冠字号区域平均灰度值小于背景区域平均灰度值。

步骤S302、根据冠字号区域与背景区域灰度值的深浅关系结合第一边界灰度值和第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围。

在本发明实施例中，定位装置根据纸币的类型可以得知该纸币的冠字号和背景的平均灰度值的深浅关系，再结合第一边界灰度值和第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围。

进一步地，若冠字号区域的平均灰度值比背景区域平均灰度值小，则二值化阈值取值范围为0到第一边界灰度值和第二边界灰度值中较大的一个边界灰度值；

在本发明实施例中，灰度值指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0。其中，冠字号区域的平均灰度值比背景区域平均灰度值小表示冠字号区域的颜色比背景区域的颜色要深，确定二值化阈值取值范围为0到第一边界灰度值和第二边界灰度值中较大的一个边界灰度值。

若冠字号区域的平均灰度值比背景区域平均灰度值大，则二值化阈值取值范围为第一边界灰度值和第二边界灰度值中较小的一个边界灰度值到255。

在本发明实施例中，冠字号区域的平均灰度值比背景区域平均灰度值大表示冠字号区域的颜色比背景区域的颜色要浅，则二值化阈值取值范围为0到第一边界灰度值和第二边界灰度值中较大的一个边界灰度值。

步骤S105、根据二值化阈值取值范围对子图像进行二值化处理，确定冠字号信息在子图像中的位置。

在本发明实施例中，定位装置可以使用二值化阈值取值范围中任意一个二值化阈值对子图像进行二值化处理，从而确定冠字号信息在子图像中的位置。

其中，定位装置使用二值化阈值取值范围内的二值化阈值对子图像进行二值化处理，每一个二值化阈值对子图像进行二值化处理时都会得到一个二值化图，即得到相应的黑色区域(子图像内像素点灰度值低于上述二值化阈值的像素点经过二值化处理后会出现相应的黑色区域)和白色区域(子图像内像素点灰度值高于上述二值化阈值的像素点经过二值化处理后会出现相应的白色区域)。

以上可以看出，本实施例提供的一种冠字号定位方法由于通过获取待检测纸币的灰度图像，根据灰度图像识别纸币的类型；根据类型从灰度图像中截取出包含有冠字号信息的子图像；统计子图像中各个像素点的灰度值，根据统计结果分析得出子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值；根据纸币的类型结合第一边界灰度值和第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围；根据二值化阈值取值范围对子图像进行二值化处理，从而可以准确的识别出冠字号信息在纸币中的位置，可以有效的进行冠字号定位，适应性强，且不容易受到背景噪声的干扰。

请参阅图4，图4为本发明另一实施例提供的一种冠字号定位方法的流程示意图。本实施例的执行主体为定位装置，该定位装置可以定位纸币上的冠字号。本发明实施例与上一实施例的不同之处仅在于步骤S405。本实施例冠字号定位方法包括以下步骤：

步骤S401、获取待检测纸币的灰度图像，根据灰度图像识别纸币的类型；

步骤S402、根据类型从灰度图像中截取出包含有冠字号信息的子图像；

步骤S403、统计子图像中各个像素点的灰度值，根据统计结果分析得出子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值；

步骤S404、根据纸币的类型结合第一边界灰度值和第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围；

本实施例中步骤S401～步骤S404由于分别与上一实施例中的步骤S101～步骤S104完全相同，具体请参阅上一实施例中步骤S101～步骤S104的相关描述，此处不赘述。

步骤S405、依次使用二值化阈值取值范围中的各个二值化阈值对子图像进行二值化处理，查找出最优二值化阈值所对应的二值化图像。

在本发明实施例中，确定了二值化阈值取值范围之后，定位装置依次使用二值化阈值取值范围中的各个二值化阈值对子图像进行二值化处理，查找出最优二值化阈值所对应的二值化图，其中，使用最优二值化阈值对包含冠字号信息的子图像进行二值化处理后得到的二值化图中的黑色区域或者白色区域即为冠字号的位置。

例如，待检测纸币是币值为100的人民币，该纸币的子图像中的冠字号平均灰度值小于背景平均灰度值(即冠字号比背景的颜色深)，统计得出第一边界灰度值为30，第二边界灰度值为150，则二值化阈值取值范围为0～150，依次使用0～150中的各个二值化阈值对子图像进行二值化处理，查找出最优二值化阈值所对应的二值化图中的黑色区域即为冠字号的位置。若待检测纸币的子图像中的冠字号平均灰度值大于背景平均灰度值(即冠字号比背景的颜色浅)，统计得出第一边界灰度值为30，第二边界灰度值为150，则二值化阈值取值范围为30～255，依次使用30～255中的各个二值化阈值对子图像进行二值化处理，查找出最优二值化阈值所对应的二值化图中的白色区域即为冠字号的位置。

其中，可以从大到小依次使用二值化阈值取值范围中的各个二值化阈值，也可以从小到大使用二值化阈值取值范围中的各个二值化阈值。

以上可以看出，相对于上一实施例，本实施例中由于进一步在二值化阈值范围内查找出最优二值化阈值，根据最优二值化阈值所对应的二值化图像来获取冠字号在纸币中的位置信息，从而进一步提高了定位的准确度。

请参阅图5，图5为本发明实施例提供的一种冠字号定位装置的结构示意图。本实施例的定位装置可以定位纸币上的冠字号。本实施例的定位装置包括的各模块用于执行图1对应的实施例中的各步骤，具体请参阅图1以及图1对应的实施例中的相关描述，此处不赘述。本实施例的鉴伪装置包括：识别模块501、截取模块502、统计模块503、第一确定模块504、第一确定模块505。具体地：

识别模块501，用于获取待检测纸币的灰度图像，根据灰度图像识别纸币的类型；

截取模块502，用于根据类型从灰度图像中截取出包含有冠字号信息的子图像；

统计模块503，用于统计子图像中各个像素点的灰度值，根据统计结果分析得出子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值；

进一步地，图6示出了统计模块503的细化结构示意图，统计模块503包括的各单元用于执行图2对应的实施例中的各步骤，具体请参阅图2以及图2对应的实施例中的相关描述，此处不赘述。本实施例的统计模块503包括：分析单元601、第一作为单元602、第二作为单元603。具体地：

分析单元601，用于分析各个灰度值所对应的像素点的个数；

第一作为单元602，用于将像素点的个数最多的灰度值作为第一边界灰度值；

第二作为单元603，用于将像素点的个数次多的灰度值作为第二边界灰度值。

第一确定模块504，用于根据纸币的类型结合第一边界灰度值和第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围；

进一步地，图7示出了第一确定模块504的细化结构示意图，第一确定模块504包括的各单元用于执行图3对应的实施例中的各步骤，具体请参阅图3以及图3对应的实施例中的相关描述，此处不赘述。本实施例的第一确定模块504包括：第一确定单元701、第二确定单元702。具体地：

第一确定单元701，用于根据纸币的类型确定子图像中冠字号区域与背景区域平均灰度值的深浅关系；

第二确定单元702，用于根据冠字号区域与背景区域灰度值的深浅关系结合第一边界灰度值和第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围。

在本发明实施例中，定位装置根据纸币的类型可以得知该纸币的冠字号和背景的平均灰度值的深浅关系，再结合第一边界灰度值和第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围。

进一步地，若冠字号区域的平均灰度值比背景区域平均灰度值小，则二值化阈值取值范围为0到第一边界灰度值和第二边界灰度值中较大的一个边界灰度值；

在本发明实施例中，灰度值指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0。其中，冠字号区域的平均灰度值比背景区域平均灰度值小表示冠字号区域的颜色比背景区域的颜色要深，确定二值化阈值取值范围为0到第一边界灰度值和第二边界灰度值中较大的一个边界灰度值。

若冠字号区域的平均灰度值比背景区域平均灰度值大，则二值化阈值取值范围为第一边界灰度值和第二边界灰度值中较小的一个边界灰度值到255。

在本发明实施例中，冠字号区域的平均灰度值比背景区域平均灰度值大表示冠字号区域的颜色比背景区域的颜色要浅，则二值化阈值取值范围为0到第一边界灰度值和第二边界灰度值中较大的一个边界灰度值。

第二确定模块505，用于根据二值化阈值取值范围对子图像进行二值化处理，确定冠字号信息在子图像中的位置。

以上可以看出，本实施例提供的一种冠字号定位方法由于通过获取待检测纸币的灰度图像，根据灰度图像识别纸币的类型；根据类型从灰度图像中截取出包含有冠字号信息的子图像；统计子图像中各个像素点的灰度值，根据统计结果分析得出子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值；根据纸币的类型结合第一边界灰度值和第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围；根据二值化阈值取值范围对子图像进行二值化处理，从而可以准确的识别出冠字号信息在纸币中的位置，可以有效的进行冠字号定位，适应性强，且不容易受到背景噪声的干扰。

请参阅图8，图8为本发明另一实施例提供的一种冠字号定位装置的结构示意图。本实施例的定位装置可以定位纸币上的冠字号。本实施例的定位装置包括的各模块用于执行图4对应的实施例中的各步骤，具体请参阅图4以及图4对应的实施例中的相关描述，此处不赘述。本实施例的鉴伪装置包括：识别模块801、截取模块802、统计模块803、第一确定模块804、第一确定模块805。

本发明实施例与上一实施例不同之处仅在于第一确定模块805，本发明实施例中的识别模块801、截取模块802、统计模块803及第一确定模块804分别与上一实施例中的识别模块501、截取模块502、统计模块503及第一确定模块504描述的内容一致，此处不再赘述。具体地：

识别模块801，用于获取待检测纸币的灰度图像，根据灰度图像识别纸币的类型；

截取模块802，用于根据类型从灰度图像中截取出包含有冠字号信息的子图像；

统计模块803，用于统计子图像中各个像素点的灰度值，根据统计结果分析得出子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值；

第一确定模块804，用于根据纸币的类型结合第一边界灰度值和第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围；

第二确定模块805，用于依次使用二值化阈值取值范围中的各个二值化阈值对子图像进行二值化处理，查找出最优二值化阈值所对应的二值化图。

在本发明实施例中，确定了二值化阈值取值范围之后，定位装置依次使用二值化阈值取值范围中的各个二值化阈值对子图像进行二值化处理，查找出最优二值化阈值所对应的二值化图，其中，使用最优二值化阈值对包含冠字号信息的子图像进行二值化处理后得到的二值化图中的黑色区域或者白色区域即为冠字号的位置。

例如，待检测纸币是币值为100的人民币，该纸币的子图像中的冠字号平均灰度值小于背景平均灰度值(即冠字号比背景的颜色深)，统计得出第一边界灰度值为30，第二边界灰度值为150，则二值化阈值取值范围为0～150，依次使用0～150中的各个二值化阈值对子图像进行二值化处理，查找出最优二值化阈值所对应的二值化图中的黑色区域即为冠字号的位置。若待检测纸币的子图像中的冠字号平均灰度值大于背景平均灰度值(即冠字号比背景的颜色浅)，统计得出第一边界灰度值为30，第二边界灰度值为150，则二值化阈值取值范围为30～255，依次使用30～255中的各个二值化阈值对子图像进行二值化处理，查找出最优二值化阈值所对应的二值化图中的白色区域即为冠字号的位置。、

其中，可以从大到小依次使用二值化阈值取值范围中的各个二值化阈值，也可以从小到大使用二值化阈值取值范围中的各个二值化阈值。

以上可以看出，相对于上一实施例，本实施例中由于进一步在二值化阈值范围内查找出最优二值化阈值，根据最优二值化阈值所对应的二值化图像来获取冠字号在纸币中的位置信息，从而进一步提高了定位的准确度。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的终端和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本发明实施例终端中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

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，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改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权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种冠字号定位方法，其特征在于，所述定位方法包括：

获取待检测纸币的灰度图像，根据所述灰度图像识别所述纸币的类型；

根据所述类型从所述灰度图像中截取出包含有冠字号信息的子图像；

统计所述子图像中各个像素点的灰度值，根据统计结果分析得出所述子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值；

根据所述纸币的类型结合所述第一边界灰度值和所述第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围；

根据所述二值化阈值取值范围对所述子图像进行二值化处理，确定所述冠字号信息在所述子图像中的位置。

2.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述统计所述子图像中各个像素点的灰度值，根据统计结果分析得出所述子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值包括：

分析各个灰度值所对应的像素点的个数；

将像素点的个数最多的灰度值作为所述第一边界灰度值；

将像素点的个数次多的灰度值作为所述第二边界灰度值。

3.如权利要求2所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述纸币的类型结合所述第一边界灰度值和所述第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围包括：

根据所述纸币的类型确定所述子图像中冠字号区域与背景区域平均灰度值的深浅关系；

根据所述冠字号区域与背景区域灰度值的深浅关系结合所述第一边界灰度值和所述第二边界灰度值确定所述二值化阈值取值范围。

4.如权利要求3所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述冠字号区域与背景区域平均灰度值的深浅关系结合所述第一边界灰度值和所述第二边界灰度值确定所述二值化阈值取值范围包括：

若所述冠字号区域的平均灰度值比所述背景区域平均灰度值小，则所述二值化阈值取值范围为0到所述第一边界灰度值和所述第二边界灰度值中较大的一个边界灰度值；

若所述冠字号区域的平均灰度值比所述背景区域平均灰度值大，则所述二值化阈值取值范围为所述第一边界灰度值和所述第二边界灰度值中较小的一个边界灰度值到255。

5.如权利要求1至4任意一项所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述二值化阈值取值范围对所述子图像进行二值化处理，确定所述冠字号信息在所述子图像中的位置包括：

依次使用所述二值化阈值取值范围中的各个二值化阈值对所述子图像进行二值化处理，查找出最优二值化阈值所对应的二值化图。

6.一种冠字号定位装置，其特征在于，所述定位装置包括：

识别模块，用于获取待检测纸币的灰度图像，根据所述灰度图像识别所述纸币的类型；

截取模块，用于根据所述类型从所述灰度图像中截取出包含有冠字号信息的子图像；

统计模块，用于统计所述子图像中各个像素点的灰度值，根据统计结果分析得出所述子图像中第一边界灰度值及第二边界灰度值；

第一确定模块，用于根据所述纸币的类型结合所述第一边界灰度值和所述第二边界灰度值确定二值化阈值取值范围；

第二确定模块，用于根据所述二值化阈值取值范围对所述子图像进行二值化处理，确定所述冠字号信息在所述子图像中的位置。

7.如权利要求6所述的定位装置，其特征在于，所述统计模块包括：

分析单元，用于分析各个灰度值所对应的像素点的个数；

第一作为单元，用于将像素点的个数最多的灰度值作为所述第一边界灰度值；

第二作为单元，用于将像素点的个数次多的灰度值作为所述第二边界灰度值。

8.如权利要求7所述的定位装置，其特征在于，所述第一确定模块包括：

第一确定单元，用于根据所述纸币的类型确定所述子图像中冠字号区域与背景区域平均灰度值的深浅关系；

第二确定单元，用于根据所述冠字号区域与背景区域灰度值的深浅关系结合所述第一边界灰度值和所述第二边界灰度值确定所述二值化阈值取值范围。

9.如权利要求8所述的定位装置，其特征在于，所述第二确定单元具体用于：

若所述冠字号区域的平均灰度值比所述背景区域平均灰度值小，则所述二值化阈值取值范围为0到所述第一边界灰度值和所述第二边界灰度值中较大的一个边界灰度值；

若所述冠字号区域的平均灰度值比所述背景区域平均灰度值大，则所述二值化阈值取值范围为所述第一边界灰度值和所述第二边界灰度值中较小的一个边界灰度值到255。

10.如权利要求6至9任意一项所述的定位装置，其特征在于，所述第二确定模块具体用于：

依次使用所述二值化阈值取值范围中的各个二值化阈值对所述子图像进行二值化处理，查找出最优二值化阈值所对应的二值化图。