CN106780961A - 一种伊朗纸币面值的识别方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种伊朗纸币面值的识别方法和系统，方法包括：获取纸币的面值区别图像区域灰度图像；对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像；从所述二值化图像中获取面值区别图像的精确区域；根据所述精确区域识别所述纸币的面值。本发明通过获取面值区别图像区域内的面值区别图像的精确区域，根据精确区域来识别纸币的面值，方法简单、有效、结果准确。

Description

一种伊朗纸币面值的识别方法和系统

技术领域

本发明涉及币种识别技术领域，特别涉及一种伊朗纸币面值的识别方法和系统。

背景技术

伊朗纸币作为外币的其中一种，有着自身独特的图案，不同面值的伊朗纸币，其图案有区别，因此可以通过有面值区别特征的图案来识别伊朗纸币的面值。

发明内容

本发明的目的在于提出一种伊朗纸币面值的识别方法和系统，通过面值区别图像区域来识别纸币的币种。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

第一方面，一种伊朗纸币面值的识别方法，包括：

获取纸币的面值区别图像区域灰度图像；

对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像；

从所述二值化图像中获取面值区别图像的精确区域；

根据所述精确区域识别所述纸币的面值。

其中，所述对所述面值区别图像区域进行二值化处理，得到二值化图像，包括：

对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理；

对二值化处理后的面值区别图像区域灰度图像进行滤波，得到滤波后的二值化图像。

其中，所述获取纸币的面值区别图像区域灰度图像，包括：

获取纸币在分辨率为纵向150DPI、横向200DPI的正面灰度图像；及

从所述正面灰度图像中截取位置为X＝[18：95]、Y＝[358：450]的面值区别图像区域灰度图像；所述X和Y的单位均为像素点，以正面灰度图像正向时左上角为原点建立直角坐标系，X轴的正向向右，Y轴的正向向下；

所述从所述二值化图像中获取面值区别图像的精确区域，包括：

计算所述滤波后的二值化图像每一列的黑色像素点数目H[j]；

计算从左到右相邻两列的黑色像素点数目的差值h1＝H[j+1]-H[j]，确定所述差值h1大于等于第一阈值，第j+1列为左边界；其中j≥1；

计算从右到左相邻两列的黑色像素点数目的差值h2＝H[j]-H[j-1]，确定所述差值h2大于等于第一阈值，第j-1列为右边界；其中j≥2；

计算所述滤波后的二值化图像每一行的黑色像素点数目W[i]；

计算从上到下相邻两行的黑色像素点数目的差值w1＝W[i+1]-W[i]，确定所述差值w1大于等于第二阈值，第i+1列为上边界；其中i≥1；

计算从下到上相邻两行的黑色像素点数目的差值w2＝W[i]-W[i-1]，确定所述差值w2大于等于第二阈值，第i-1列为下边界；其中i≥2；

根据左边界、右边界、上边界和下边界获取面值区别图像的精确区域；

其中，所述行和列均以像素点为单位。

其中，所述根据所述精确区域识别所述纸币的面值，包括：

计算所述精确区域的高度值，根据高度值识别所述纸币的面值；或

计算所述精确区域的宽度值，根据宽度值识别所述纸币的面值；或

计算所述精确区域的子区域个数，根据所述子区域个数识别所述纸币的面值。

其中，所述根据高度值识别所述纸币的面值，包括：

判断所述高度值是否小于第三阈值，若否，识别出所述纸币的面值为50000，若是，识别出所述纸币的面值为100000；

所述根据宽度值识别所述纸币的面值，包括：

判断所述宽度值是否小于第四阈值，若否，识别出所述纸币的面值为50000，若是，识别出所述纸币的面值为100000；

所述计算所述精确区域的子区域个数，根据所述子区域个数识别所述纸币的面值，包括：

计算所述精确区域的从左到右相邻两列的黑色像素点数目差值的绝对值大于等于第五阈值的个数n1；

计算所述精确区域的从上到下相邻两行的黑色像素点数目差值的绝对值大于等于第六阈值的个数n2；

计算所述精确区域的子区域个数N＝n1*n2；

若N＝3，识别出所述纸币的面值为50000；

若N＝9，识别出所述纸币的面值为100000。

第二方面，一种伊朗纸币面值的识别系统，包括：

第一获取模块，用于获取纸币的面值区别图像区域灰度图像；

处理模块，用于对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像；

第二获取模块，用于从所述二值化图像中获取面值区别图像的精确区域；

识别模块，用于根据所述精确区域识别所述纸币的面值。

其中，所述处理模块包括：

二值化单元，用于对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理；

滤波单元，用于对二值化处理后的面值区别图像区域灰度图像进行滤波，得到滤波后的二值化图像。

其中，所述第一获取模块包括：

第一获取单元，用于获取纸币在分辨率为纵向150DPI、横向200DPI的正面灰度图像；及

截取单元，用于从所述正面灰度图像中截取位置为X＝[18：95]、Y＝[358：450]的面值区别图像区域灰度图像；所述X和Y的单位均为像素点，以正面灰度图像正向时左上角为原点建立直角坐标系，X轴的正向向右，Y轴的正向向下；

所述第二获取模块，包括：

第一计算单元，用于计算所述滤波后的二值化图像每一列的黑色像素点数目H[j]；

第二计算单元，用于计算从左到右相邻两列的黑色像素点数目的差值h1＝H[j+1]-H[j]，确定所述差值h1大于等于第一阈值，第j+1列为左边界；其中j≥1；

第三计算单元，用于计算从右到左相邻两列的黑色像素点数目的差值h2＝H[j]-H[j-1]，确定所述差值h2大于等于第一阈值，第j-1列为右边界；其中j≥2；

第四计算单元，用于计算所述滤波后的二值化图像每一行的黑色像素点数目W[i]；

第五计算单元，用于计算从上到下相邻两行的黑色像素点数目的差值w1＝W[i+1]-W[i]，确定所述差值w1大于等于第二阈值，第i+1列为上边界；其中i≥1；

第六计算单元，用于计算从下到上相邻两行的黑色像素点数目的差值w2＝W[i]-W[i-1]，确定所述差值w2大于等于第二阈值，第i-1列为下边界；其中i≥2；及

第二获取单元，用于根据左边界、右边界、上边界和下边界获取面值区别图像的精确区域；

其中，所述行和列均以像素点为单位。

其中，所述识别模块包括：

第一识别单元，用于计算所述精确区域的高度值，根据高度值识别所述纸币的面值；

第二识别单元，用于计算所述精确区域的宽度值，根据宽度值识别所述纸币的面值；及

第三识别单元，用于计算所述精确区域的子区域个数，根据所述子区域个数识别所述纸币的面值。

其中，所述第三识别单元包括：

第八计算单元，用于计算所述精确区域的从左到右相邻两列的黑色像素点数目差值h1的绝对值大于等于第五阈值的个数n1；

第九计算单元，用于计算所述精确区域的从上到下相邻两行的黑色像素点数目差值w1的绝对值大于等于第六阈值的个数n2；

第十计算单元，用于计算所述精确区域的子区域个数N＝n1*n2；

第四识别单元，用于若N＝3，识别出所述纸币的面值为50000，若N＝9，识别出所述纸币的面值为100000。

本发明公开了一种伊朗纸币面值的识别方法和系统，方法包括：获取纸币的面值区别图像区域灰度图像；对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像；从所述二值化图像中获取面值区别图像的精确区域；根据所述精确区域识别所述纸币的面值。本发明通过获取面值区别图像区域内的面值区别图像的精确区域，根据精确区域来识别纸币的面值，方法简单、有效、结果准确。

附图说明

图1是本发明的一种伊朗纸币面值的识别方法的第一实施例的方法流程图。

图2是面值为50000的伊朗纸币的正面的灰度图像。

图3是本发明的一种伊朗纸币面值的识别方法的第一实施例的一种优选方式的方法流程图。

图4是本发明的一种伊朗纸币面值的识别方法的第一实施例的另一种优选方式的方法流程图。

图5是本发明的一种伊朗纸币面值的识别方法的第一实施例的另一种优选方式的方法流程图。

图6是本发明的一种伊朗纸币面值的识别方法的第二实施例的方法流程图。

图7是本发明的一种伊朗纸币面值的识别方法的第三实施例的方法流程图。

图8是本发明的一种伊朗纸币面值的识别方法的第四实施例的方法流程图。

图9是本发明的一种伊朗纸币面值的识别系统的实施例的方法流程图。

图10是本发明的一种伊朗纸币面值的识别系统的实施例的一种优选方式的方法流程图。

图11是本发明的一种伊朗纸币面值的识别系统的实施例的另一种优选方式的方法流程图。

图12是本发明的一种伊朗纸币面值的识别系统的实施例的另一种优选方式的方法流程图。

图13是本发明的一种伊朗纸币面值的识别系统的实施例的另一种优选方式的方法流程图。

图14是本发明的一种伊朗纸币面值的识别系统的实施例的另一种优选方式的方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。

实施例一

一种伊朗纸币币种的识别方法，如图1所示，包括以下步骤：

S101、获取纸币的面值区别图像区域灰度图像。

面值区别图像区域指的是纸币的包含面值区别特征的图案所在的区域，例如纸币正面正向时左下方黑色方框包围的区域，如图2所示。

以纵向分辨率为150DPI、横向分辨率为200DPI的整张伊朗纸币的正面灰度图像为例，纸币正面正向时左下方区域竖的位置为X＝[18：95]、Y＝[358：450]，所述X和Y的单位均为像素点，以正面灰度图像正向时左上角为原点建立直角坐标系，X轴的正向向右，Y轴的正向向下。当然了，在不同的纵向分辨率以及横向分辨率下获取的整张伊朗纸币的正面灰度图像，所述面值区别图像区域所在的位置也不一样。

优选的，步骤S101包括以下步骤，如图3所示：

S1011、获取纸币在分辨率为纵向150DPI、横向200DPI的正面灰度图像。

S1012、从所述正面灰度图像中截取位置为X＝[18：95]、Y＝[358：450]的面值区别图像区域灰度图像。

其中，所述X和Y的单位均为像素点，以正面灰度图像正向时左上角为原点建立直角坐标系，X轴的正向向右，Y轴的正向向下。

S102、对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像。

优选的，步骤S102包括以下步骤，如图4所示：

S1021、对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理。

S1022、对二值化处理后的面值区别图像区域灰度图像进行滤波，得到滤波后的二值化图像。

对二值化处理后的面值区别图像灰度图像进行滤波，可以把干扰信号或者噪声信号滤除，得到更加准确的面值区别图像的二值化图像。

S103、从所述二值化图像中获取面值区别图像的精确区域。

其中，所述精确区域由上边界、下边界、左边界和右边界组成，上边界由所述二值化图像中获取的面值区别图像的最上侧黑色像素点所在的行限定，下边界由最下侧黑色像素点所在的行限定，左边界由最左侧黑色像素点所在的列限定，右边界由最右侧黑色像素点所在的列限定。

优选的，利用外边界法从所述二值化图像中获取面值区别图像的精确区域，如图5所示，包括以下步骤：

S1031、计算所述滤波后的二值化图像每一列的黑色像素点数目H[j]。

S1032、计算从左到右相邻两列的黑色像素点数目的差值h1＝H[j+1]-H[j]，确定所述差值h1大于等于第一阈值，第j+1列为左边界；其中j≥1。

S1033、计算从右到左相邻两列的黑色像素点数目的差值h2＝H[j]-H[j-1]，确定所述差值h2大于等于第一阈值，第j-1列为右边界；其中j≥2。

S1034、计算所述滤波后的二值化图像每一行的黑色像素点数目W[i]。

S1035、计算从上到下相邻两行的黑色像素点数目的差值w1＝W[i+1]-W[i]，确定所述差值w1大于等于第二阈值，第i+1列为上边界；其中i≥1。

S1036、计算从下到上相邻两行的黑色像素点数目的差值w2＝W[i]-W[i-1]，确定所述差值w2大于等于第二阈值，第i-1列为下边界；其中i≥2。

S1037、根据左边界、右边界、上边界和下边界获取面值区别图像的精确区域。

S1031-S1033为计算精确区域的左边界和右边界的几个步骤，S1034-S1036为计算精确区域的上边界和下边界的几个步骤。在本发明中，可以先计算精确区域的左边界和右边界，再计算上边界和下边界，也可以先计算上边界和下边界，再计算左边界和右边界。

其中，所述行和列均以像素点为单位。第一阈值的范围为8-12，本实施例优选为10，第二阈值的范围为7-9，本实施例优选为8。

利用外边界法能够快速简单地获取精确区域的上下左右四个边界，从而确定精确区域的位置。

S104、根据所述精确区域识别所述纸币的面值。

所述精确区域为面值区别图像的精确区域，不同面值的伊朗纸币该精确区域的面值区别图像不一致，因此可以通过分析该精确区域的面值区别图像来识别纸币的面值。

优选的，所述根据所述精确区域识别所述纸币的面值，包括：

计算所述精确区域的高度值，根据高度值识别所述纸币的面值；或

计算所述精确区域的宽度值，根据宽度值识别所述纸币的面值；或

计算所述精确区域的子区域个数，根据所述子区域个数识别所述纸币的面值。

实施例二

本实施例是实施例一的一种优选实施方式，本实施例尚未详尽的内容请参考实施例一。

如图6所示，一种伊朗纸币面值的识别方法，包括以下步骤：

S201、获取纸币的面值区别图像区域灰度图像。

S202、对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像。

S203、从所述二值化图像中获取面值区别图像的精确区域。

S204、计算所述精确区域的高度值。

精确区域的高度值为精确区域的上边界和下边界之间的距离。

S205、判断所述高度值是否小于第三阈值，若否，进入步骤S206，若是，进入步骤S207。

S206、识别出所述纸币的面值为50000。

S207、识别出所述纸币的面值为100000。

本实施例针对伊朗纸币面值为50000和100000的识别。

第三阈值的范围为50mm-60mm，本实施例优选为55mm。

实施例三

本实施例是实施例一的一种优选实施方式，本实施例尚未详尽的内容请参考实施例一。

如图7所示，一种伊朗纸币面值的识别方法，包括以下步骤：

S301、获取纸币的面值区别图像区域灰度图像。

S302、对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像。

S303、从所述二值化图像中获取面值区别图像的精确区域。

S304、计算所述精确区域的宽度值。

精确区域的宽度值为精确区域的左边界和右边界之间的距离。

S305、判断所述宽度值是否小于第四阈值，若否，进入步骤S306，若是，进入步骤S307。

S306、识别出所述纸币的面值为50000。

S307、识别出所述纸币的面值为100000。

本实施例针对伊朗纸币面值为50000和100000的识别。

第三阈值的范围为17mm-22mm，本实施例优选为20mm。

实施例四

本实施例是实施例一的一种优选实施方式，本实施例尚未详尽的内容请参考实施例一。

如图8所示，一种伊朗纸币面值的识别方法，包括以下步骤：

S401、获取纸币的面值区别图像区域灰度图像。

S402、对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像。

S403、从所述二值化图像中获取面值区别图像的精确区域。

S404、计算所述精确区域的从左到右相邻两列的黑色像素点数目差值的绝对值大于等于第五阈值的个数n1；

S405、计算所述精确区域的从上到下相邻两行的黑色像素点数目差值的绝对值大于等于第六阈值的个数n2；

S406、计算所述精确区域的子区域个数N＝n1*n2；

S407、若N＝3，识别出所述纸币的面值为50000；若N＝9，识别出所述纸币的面值为100000。

在本发明中，第五阈值的范围为8-12，本实施例优选为10，第六阈值的范围为7-9，本实施例优选为8。

实施例五

本实施与上述方法实施例一对应，本实施例尚未详尽的内容参考实施例一。

参考图9-图14，一种伊朗纸币币种的识别系统，包括：

第一获取模块101，用于获取纸币的面值区别图像区域灰度图像；

处理模块102，用于对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像；

第二获取模块103，用于从所述二值化图像中获取面值区别图像的精确区域；

识别模块104，用于根据所述精确区域识别所述纸币的面值。

优选的，所述第一获取模块101包括：

第一获取单元1011，用于获取纸币在分辨率为纵向150DPI、横向200DPI的正面灰度图像；及

截取单元1012，用于从所述正面灰度图像中截取位置为X＝[18：95]、Y＝[358：450]的面值区别图像区域灰度图像；所述X和Y的单位均为像素点，以正面灰度图像正向时左上角为原点建立直角坐标系，X轴的正向向右，Y轴的正向向下。

优选的，所述处理模块102包括：

二值化单元1021，用于对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理；及

滤波单元1022，用于对二值化处理后的面值区别图像区域灰度图像进行滤波，得到滤波后的二值化图像。

所述第二获取模块103，包括：

第一计算单元1031，用于计算所述滤波后的二值化图像每一列的黑色像素点数目H[j]；

第二计算单元1032，用于计算从左到右相邻两列的黑色像素点数目的差值h1＝H[j+1]-H[j]，确定所述差值h1大于等于第一阈值，第j+1列为左边界；其中j≥1；

第三计算单元1033，用于计算从右到左相邻两列的黑色像素点数目的差值h2＝H[j]-H[j-1]，确定所述差值h2大于等于第一阈值，第j-1列为右边界；其中j≥2；

第四计算单元1034，用于计算所述滤波后的二值化图像每一行的黑色像素点数目W[i]；

第五计算单元1035，用于计算从上到下相邻两行的黑色像素点数目的差值w1＝W[i+1]-W[i]，确定所述差值w1大于等于第二阈值，第i+1列为上边界；其中i≥1；

第六计算单元1036，用于计算从下到上相邻两行的黑色像素点数目的差值w2＝W[i]-W[i-1]，确定所述差值w2大于等于第二阈值，第i-1列为下边界；其中i≥2；及

第二获取单元1037，用于根据左边界、右边界、上边界和下边界获取面值区别图像的精确区域；

其中，所述行和列均以像素点为单位。

第一阈值的范围为8-12，本实施例优选为10，第二阈值的范围为7-9，本实施例优选为8。

优选的，所述识别模块104包括：

第一识别单元1041，用于计算所述精确区域的高度值，根据高度值识别所述纸币的面值；

第二识别单元1042，用于计算所述精确区域的宽度值，根据宽度值识别所述纸币的面值；及

第三识别单元1043，用于计算所述精确区域的子区域个数，根据所述子区域个数识别所述纸币的面值。

其中，所述第三识别单元1043包括：

第八计算单元1043a，用于计算所述精确区域的从左到右相邻两列的黑色像素点数目差值h1的绝对值大于等于第五阈值的个数n1；

第九计算单元1043b，用于计算所述精确区域的从上到下相邻两行的黑色像素点数目差值w1的绝对值大于等于第六阈值的个数n2；

第十计算单元1043c，用于计算所述精确区域的子区域个数N＝n1*n2；及

第四识别单元1043d，用于若N＝3，识别出所述纸币的面值为50000，若N＝9，识别出所述纸币的面值为100000。

第三阈值的范围为50mm-60mm，本实施例优选为55mm，第三阈值的范围为17mm-22mm，本实施例优选为20mm，第五阈值的范围为8-12，本实施例优选为10，第六阈值的范围为7-9，本实施例优选为8。

本发明实施例公开了一种伊朗纸币面值的识别系统，通过获取面值区别图像区域内的面值区别图像的精确区域，根据精确区域来识别纸币的面值，方法简单、有效、结果准确。

以上结合具体实施例描述了本发明实施例的技术原理，这些描述只是为了解释本发明实施例的原理，而不能以任何方式解释为对本发明实施例保护范围的限制，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实施例的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明实施例的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种伊朗纸币面值的识别方法，其特征在于，包括：

获取纸币的面值区别图像区域灰度图像；

对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像；

从所述二值化图像中获取面值区别图像的精确区域；

根据所述精确区域识别所述纸币的面值。

2.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述对所述面值区别图像区域进行二值化处理，得到二值化图像，包括：

对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理；

对二值化处理后的面值区别图像区域灰度图像进行滤波，得到滤波后的二值化图像。

3.如权利要求2所述的识别方法，其特征在于：

所述获取纸币的面值区别图像区域灰度图像，包括：

获取纸币在分辨率为纵向150DPI、横向200DPI的正面灰度图像；及

从所述正面灰度图像中截取位置为X＝[18：95]、Y＝[358：450]的面值区别图像区域灰度图像；所述X和Y的单位均为像素点，以正面灰度图像正向时左上角为原点建立直角坐标系，X轴的正向向右，Y轴的正向向下；

所述从所述二值化图像中获取面值区别图像的精确区域，包括：

计算所述滤波后的二值化图像每一列的黑色像素点数目H[j]；

计算从左到右相邻两列的黑色像素点数目的差值h1＝H[j+1]-H[j]，确定所述差值h1大于等于第一阈值，第j+1列为左边界；其中j≥1；

计算从右到左相邻两列的黑色像素点数目的差值h2＝H[j]-H[j-1]，确定所述差值h2大于等于第一阈值，第j-1列为右边界；其中j≥2；

计算所述滤波后的二值化图像每一行的黑色像素点数目W[i]；

计算从上到下相邻两行的黑色像素点数目的差值w1＝W[i+1]-W[i]，确定所述差值w1大于等于第二阈值，第i+1列为上边界；其中i≥1；

计算从下到上相邻两行的黑色像素点数目的差值w2＝W[i]-W[i-1]，确定所述差值w2大于等于第二阈值，第i-1列为下边界；其中i≥2；

根据左边界、右边界、上边界和下边界获取面值区别图像的精确区域；

其中，所述行和列均以像素点为单位。

4.如权利要求3所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述精确区域识别所述纸币的面值，包括：

计算所述精确区域的高度值，根据高度值识别所述纸币的面值；或

计算所述精确区域的宽度值，根据宽度值识别所述纸币的面值；或

计算所述精确区域的子区域个数，根据所述子区域个数识别所述纸币的面值。

5.如权利要求4所述的识别方法，其特征在于：

所述根据高度值识别所述纸币的面值，包括：

判断所述高度值是否小于第三阈值，若否，识别出所述纸币的面值为50000，若是，识别出所述纸币的面值为100000；

所述根据宽度值识别所述纸币的面值，包括：

判断所述宽度值是否小于第四阈值，若否，识别出所述纸币的面值为50000，若是，识别出所述纸币的面值为100000；

所述计算所述精确区域的子区域个数，根据所述子区域个数识别所述纸币的面值，包括：

计算所述精确区域的从左到右相邻两列的黑色像素点数目差值的绝对值大于等于第五阈值的个数n1；

计算所述精确区域的从上到下相邻两行的黑色像素点数目差值的绝对值大于等于第六阈值的个数n2；

计算所述精确区域的子区域个数N＝n1*n2；

若N＝3，识别出所述纸币的面值为50000；

若N＝9，识别出所述纸币的面值为100000。

6.一种伊朗纸币面值的识别系统，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取纸币的面值区别图像区域灰度图像；

处理模块，用于对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理，得到二值化图像；

第二获取模块，用于从所述二值化图像中获取面值区别图像的精确区域；

识别模块，用于根据所述精确区域识别所述纸币的面值。

7.如权利要求6所述的识别方法，其特征在于，所述处理模块包括：

二值化单元，用于对所述面值区别图像区域灰度图像进行二值化处理；

滤波单元，用于对二值化处理后的面值区别图像区域灰度图像进行滤波，得到滤波后的二值化图像。

8.如权利要求7所述的识别方法，其特征在于，所述第一获取模块包括：

第一获取单元，用于获取纸币在分辨率为纵向150DPI、横向200DPI的正面灰度图像；及

截取单元，用于从所述正面灰度图像中截取位置为X＝[18：95]、Y＝[358：450]的面值区别图像区域灰度图像；所述X和Y的单位均为像素点，以正面灰度图像正向时左上角为原点建立直角坐标系，X轴的正向向右，Y轴的正向向下；

所述第二获取模块，包括：

第一计算单元，用于计算所述滤波后的二值化图像每一列的黑色像素点数目H[j]；

第二计算单元，用于计算从左到右相邻两列的黑色像素点数目的差值h1＝H[j+1]-H[j]，确定所述差值h1大于等于第一阈值，第j+1列为左边界；其中j≥1；

第三计算单元，用于计算从右到左相邻两列的黑色像素点数目的差值h2＝H[j]-H[j-1]，确定所述差值h2大于等于第一阈值，第j-1列为右边界；其中j≥2；

第四计算单元，用于计算所述滤波后的二值化图像每一行的黑色像素点数目W[i]；

第五计算单元，用于计算从上到下相邻两行的黑色像素点数目的差值w1＝W[i+1]-W[i]，确定所述差值w1大于等于第二阈值，第i+1列为上边界；其中i≥1；

第六计算单元，用于计算从下到上相邻两行的黑色像素点数目的差值w2＝W[i]-W[i-1]，确定所述差值w2大于等于第二阈值，第i-1列为下边界；其中i≥2；及

第二获取单元，用于根据左边界、右边界、上边界和下边界获取面值区别图像的精确区域；

其中，所述行和列均以像素点为单位。

9.如权利要求8所述的识别系统，其特征在于，所述识别模块包括：

第一识别单元，用于计算所述精确区域的高度值，根据高度值识别所述纸币的面值；

第二识别单元，用于计算所述精确区域的宽度值，根据宽度值识别所述纸币的面值；及

第三识别单元，用于计算所述精确区域的子区域个数，根据所述子区域个数识别所述纸币的面值。

10.如权利要求9所述的识别方法，其特征在于，所述第三识别单元包括：

第八计算单元，用于计算所述精确区域的从左到右相邻两列的黑色像素点数目差值h1的绝对值大于等于第五阈值的个数n1；

第九计算单元，用于计算所述精确区域的从上到下相邻两行的黑色像素点数目差值w1的绝对值大于等于第六阈值的个数n2；

第十计算单元，用于计算所述精确区域的子区域个数N＝n1*n2；及

第四识别单元，用于若N＝3，识别出所述纸币的面值为50000，若N＝9，识别出所述纸币的面值为100000。