CN106875544B - 一种纸币鉴伪方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种纸币鉴伪方法及装置。该方法包括：获取待鉴伪纸币的油墨差异特征区域的红外反射图像；在所述红外反射图像中进行至少两种差异油墨区域交接边缘特征的识别；根据识别到的交接边缘特征确定所述待鉴伪纸币的真伪。通过上述技术方案，解决了纸币鉴伪特征不稳定而造成的纸币真伪鉴别失败的问题，实现了快速且准确地鉴别纸币的真伪。

Description

一种纸币鉴伪方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种纸币鉴伪方法及装置。

背景技术

假币的流通使得人们的正常生活受到影响，也使得金融行业的正常运行受到威胁，影响社会秩序。

目前对于纸币真假的鉴伪方法通常是利用纸币材质的光学特性或磁性特征，比如利用纸币在可见光及紫外光下表现出的纸币大小、水印、欧姆龙环及荧光特征，纸币在磁场中表现出的安全线磁性特征等进行纸币真伪的鉴别。

但是上述方法的鉴别结果具有较大的不稳定性，也就是说利用上述特征有时不能很好地鉴别出纸币的真伪。

发明内容

本发明实施例提供一种纸币鉴伪方法及装置，以实现快速且准确地鉴别纸币的真伪。

第一方面，本发明实施例提供了一种纸币鉴伪方法，包括：

获取待鉴伪纸币的油墨差异特征区域的红外反射图像；

在所述红外反射图像中进行至少两种差异油墨区域交接边缘特征的识别；

根据识别到的交接边缘特征确定所述待鉴伪纸币的真伪。

可选地，在所述红外反射图像中进行至少两种差异油墨区域交接边缘特征的识别包括：

根据至少两种差异油墨区域的差别，对所述红外反射图像进行二值化处理，形成二值化红外反射图像；

在所述二值化红外反射图像中进行边界特征点的检测，以得到交接边缘特征。

可选地，根据识别到的交接边缘特征确定待鉴伪纸币的真伪包括：

利用所述边界特征点进行直线拟合，并确定直线的倾斜角度；

将所述倾斜角度与预设倾斜角度范围进行比较，依据比较结果确定待鉴伪纸币的真伪。

其中，在所述二值化红外反射图像中进行边界特征点的检测，以得到交接边缘特征包括：

对所述二值化红外反射图像进行单个噪声点的去噪处理，获得去噪后的二值化红外反射图像；

依据去噪后的二值化红外反射图像内每一列像素的列和，确定去噪后的二值化红外反射图像中的特征子图像；

依据预设行数内每一列像素的列和，确定所述特征子图像中每一列的边界特征点。

可选地，上述方法中的待鉴伪纸币为伊朗币，油墨差异特征是由沿预设倾斜直线对称布设的两种红外油墨构成的圆形特征。

第二方面，本发明实施例还提供了一种纸币鉴伪装置，该装置包括：

特征区域红外反射图像获取模块，用于获取待鉴伪纸币的油墨差异特征区域的红外反射图像；

交接边缘特征识别模块，用于在所述红外反射图像中进行至少两种差异油墨区域交接边缘特征的识别；

真伪鉴别模块，用于根据识别到的交接边缘特征确定所述待鉴伪纸币的真伪。

可选地，上述交接边缘特征识别模块包括：

二值化红外反射图像获取子模块，用于根据至少两种差异油墨区域的差别，对所述红外反射图像进行二值化处理，形成二值化红外反射图像；

交接边缘特征获取子模块，用于在所述二值化红外反射图像中进行边界特征点的检测，以得到交接边缘特征。

其中，上述交接边缘特征获取子模块具体用于：

对所述二值化红外反射图像进行单个噪声点的去噪处理，获得去噪后的二值化红外反射图像；

依据去噪后的二值化红外反射图像内每一列像素的列和，确定去噪后的二值化红外反射图像中的特征子图像；

依据预设行数内每一列像素的列和，确定所述特征子图像中每一列的边界特征点。

可选地，上述真伪鉴别模块具体用于：

利用所述边界特征点进行直线拟合，并确定直线的倾斜角度；将所述倾斜角度与预设倾斜角度范围进行比较，依据比较结果确定待鉴伪纸币的真伪。

可选地，上述装置中的待鉴伪纸币为伊朗币，油墨差异特征是由沿预设倾斜直线对称布设的两种红外油墨构成的圆形特征。

本发明实施例通过获取待鉴伪纸币的油墨差异特征区域的红外反射图像，然后在上述红外反射图像中对至少两种差异油墨区域的交接边缘特征进行识别，并根据识别到的交接边缘特征确定待鉴伪纸币的真伪，解决了纸币鉴伪特征不稳定而造成的纸币真伪鉴别失败的问题，实现了快速且准确地鉴别纸币的真伪。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种纸币鉴伪方法的流程图；

图2是本发明实施例一中的50万伊朗币的完整的可见光反射灰度图像；

图3是本发明实施例一中的50万伊朗币的完整的红外反射图像；

图4是本发明实施例一中的包含油墨差异特征区域的红外反射图像；

图5是本发明实施例二中的一种纸币鉴伪方法的流程图；

图6是本发明实施例二中的二值化红外反射图像；

图7是本发明实施例二中的去噪后的二值化红外反射图像的特征子图像；

图8是本发明实施例三中的一种纸币鉴伪装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种纸币鉴伪方法的流程图，该方法可以由纸币鉴伪装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在任何需要进行纸币识别的金融设备中，例如典型的是验钞器、点钞机或清分机等。具体包括如下步骤：

S110、获取待鉴伪纸币的油墨差异特征区域的红外反射图像。

其中，油墨差异特征指的是该特征中包含至少两种不同的印刷油墨(即差异油墨)，使得其在特定的光照条件下，由于各种印刷油墨的特性差异，而呈现出不同的特性，比如显示的图案形状发生变化，或者显示的图案中出现不同的颜色等，即该特征的不同部分呈现出一定的差异性。油墨差异特征区域指的是待鉴伪纸币中油墨差异特征所在的区域，该区域通常是对真币中油墨差异特征所在的区域进行位置或范围的统计来确定，其可以是预先设置的某一图像分辨率下的图像行列号位置或范围，比如某一图像分辨率下，该区域每一个角点所在的图像行列号；也可以是预先设置的距离比例关系，比如预先设置的该区域的每一条边在纸币中所处位置的距离比例，或者预先设置的该区域不同方向上的起始边在纸币中所处位置的距离比例以及该区域大小与纸币大小在不同方向上的距离比例等。

具体地，根据设定的油墨差异特征区域的位置或范围，获取待鉴伪纸币的相应区域的红外反射图像。该红外反射图像可以是先获取待鉴伪纸币的完整红外反射图像，然后根据设定的油墨差异特征区域的位置或范围，从完整红外反射图像中切取获得；也可以是先根据设定的油墨差异特征区域的位置或范围确定出需要获取红外反射图像的区域，然后对该区域进行红外反射图像的获取。

示例性地，所述待鉴伪纸币为伊朗币，所述油墨差异特征是由沿预设倾斜直线对称布设的两种红外油墨构成的圆形特征。

其中，预设倾斜直线指的是具有预先设置的斜率或倾斜角度的直线。红外油墨指的是在红外光的照射下产生特定颜色或亮度的油墨，其产生的颜色或亮度取决于红外油墨制造时所选择的材料。

具体地，待鉴伪纸币为伊朗币，比如图2及图3所示的50万伊朗币。相应地，油墨差异特征是由两种特性不同的红外油墨沿预设倾斜直线对称布设的圆形特征。该油墨差异特征在可见光图像中，只是呈现出相同颜色或灰度的圆形图案，如图2所示的可见光油墨差异特征201。但是该油墨差异特征在红外光的照射下，即在红外反射图像中，呈现出沿预设倾斜直线对称分布的不同颜色或灰度的两个半圆，如图3所示的红外油墨差异特征301，其按照预设倾斜直线302呈现出左上半圆灰度大，而右下半圆灰度小的两个具有灰度差异的对称半圆。相应地，图3中包含该油墨差异特征的区域就是油墨差异特征区域303，那么图3中的红外反射图像便是油墨差异特征区域303对应的红外反射图像，如图4所示。这样设置的好处在于，可以直接利用预设倾斜直线的斜率或倾斜角度对伊朗币进行快速地真伪鉴别。

S120、在所述红外反射图像中进行至少两种差异油墨区域交接边缘特征的识别。

具体地，S110中获取的红外反射图像中包含油墨差异特征，而油墨差异特征中包含至少两种差异油墨。这些差异油墨在构成油墨差异特征时，不同的差异油墨区域之间就会形成交接边缘。通过对这些交接边缘特征(比如交接边缘的形状、长度及倾斜角度等)的识别，就可以判断包含该油墨差异特征的待鉴伪纸币的真伪。

在获得了包含油墨差异特征的红外反射图像之后，可以先对其进行诸如二值化、直方图均衡化或去噪等预处理，以便后续更加方便地提取交接边缘特征。然后，对预处理后的红外反射图像进行直线检测或边缘检测，或者对预处理后的红外反射图像进行基于像素值的交接边缘特征点的检测，并对检测到的交接边缘特征点进行直线拟合和/或曲线拟合，以确定出交接边缘特征，即对交接边缘特征进行识别。应当理解的是，也可以不对红外反射图像进行预处理，而是直接进行上述交接边缘特征的识别。

比如，图4中红外反射图像的差异油墨区域的交接边缘特征就是预设倾斜直线302，那么就需要对该红外反射图像进行直线检测、边缘检测或交接边缘特征点的识别及直线拟合，以识别该红外反射图像中的实际的差异油墨的交接边缘特征(即识别到的交接边缘特征)。

S130、根据识别到的交接边缘特征确定待鉴伪纸币的真伪。

具体地，待鉴伪纸币对应的真币中的交接边缘特征都是根据防伪设计印刷而形成，其具有防伪设计中规定的交接边缘特征，比如交接边缘呈现直线、曲线、三角形或圆形等特定形状，且这些形状具有一定的长度、曲率及角度等，这些规定的交接边缘特征便是纸币真伪鉴别的依据。所以，将S120中识别出的待鉴伪纸币中实际的交接边缘特征与规定的交接边缘特征进行匹配，以确定待鉴伪纸币的真伪。如果匹配成功，比如匹配的形状吻合，且其长度、曲率或角度等的比较结果在一定的匹配范围内，那么就确定待鉴伪纸币是真币；反之，如果匹配的形状不吻合，或者虽然匹配的形状吻合，但是其长度、曲率或角度等的比较结果超出匹配范围，那么就确定待鉴伪纸币为异常币或假币。其中，匹配范围可以根据实际的鉴伪情况经验设定。

本实施例的技术方案，通过获取待鉴伪纸币的油墨差异特征区域的红外反射图像，然后在上述红外反射图像中对至少两种差异油墨区域的交接边缘特征进行识别，并根据识别到的交接边缘特征确定待鉴伪纸币的真伪，解决了纸币鉴伪特征不稳定而造成的纸币真伪鉴别失败的问题，实现了快速且准确地鉴别纸币的真伪。

实施例二

图5为本发明实施例二提供的一种纸币鉴伪方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，将上述实施例中的“在所述红外反射图像中进行至少两种差异油墨区域交接边缘特征的识别”和“根据识别到的交接边缘特征确定所述待鉴伪纸币的真伪”分别进行优化。与上述实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。下面结合图5对本发明实施例二提供的纸币鉴伪方法进行说明，本实施例的方法包括：

S110、获取待鉴伪纸币的油墨差异特征区域的红外反射图像。

S121、根据至少两种差异油墨区域的差别，对所述红外反射图像进行二值化处理，形成二值化红外反射图像。

具体地，在获取了油墨差异特征区域的红外反射图像之后，对其进行二值化处理，便于后续进行交接边缘特征的识别。由于二值化是基于图像像素值的操作，而不同的差异油墨在红外反射图像中的灰度(即红外反射图像中的像素值)不同，所以根据红外反射图像中不同差异油墨所呈现的不同灰度，即差异油墨区域的差别，来确定合适的二值化阈值，以突出差异油墨的交接边缘，然后以确定的二值化阈值对包含油墨差异特征区域的红外反射图像进行二值化处理，获得二值化后的红外反射图像。

比如，从图4中可以看出，构成油墨差异特征的两种红外油墨在红外反射图像中均具有一定的灰度，那么就可以根据这两种灰度来确定一个合适的二值化阈值，使得二值化后的图像中只保留一种红外油墨图案。然后利用该二值化阈值对红外反射图像进行二值化处理，获得二值化红外反射图像，如图6所示。从图6中可以看出，二值化红外反射图像中只显示了其中一个半圆，即两种红外油墨图案中的一个图案，从而突出了该红外反射图像中的差异油墨交接边缘。

S122、在所述二值化红外反射图像中进行边界特征点的检测，以得到交接边缘特征。

其中，边界特征点指的是二值化红外反射图像中，在差异油墨交接边缘一侧的边界上的点。

具体地，可以根据二值化红外反射图像中图案的特征，确定出交接边缘一侧的边界。然后利用点检测方法，对确定的边界进行点检测，将检测到的点确定为边界特征点，对这些边界特征点进行诸如直线拟合或曲线拟合的操作，就可以确定出交接边缘特征。

比如，图6所示的二值化红外反射图像中交接边缘是半圆的直线一侧，那么就可以利用直线检测确定出边界特征点，或者利用从上到下的二值化像素值的变化(比如0和1的变化)来确定出边界特征点。然后利用这些边界特征点进行直线拟合，以得到该直线，即交接边缘特征。

示例性地，S122具体可以为：

A、对所述二值化红外反射图像进行单个噪声点的去噪处理，获得去噪后的二值化红外反射图像。

具体地，如图6所示的二值化红外反射图像，该图像中有一些单个噪声点601，这些单个噪声点的存在会影响后续的直线拟合结果，即交接边缘特征的识别，进而影响到最终的纸币真伪鉴别。所以，在进行边界特征点检测之前，先对二值化红外反射图像进行单个噪声点的去噪处理，获得去噪后的二值化红外反射图像。这样设置的好处在于，通过噪声点的去除，能够优化参与直线拟合的特征点，从而使得纸币的真伪鉴别更加准确。

比如，二值化背景值设定为0，那么按照从上到下的顺序，确定出图6的二值化红外反射图像中某一列中像素值不为0的像素(即目标像素)。然后，以该像素为中心，判断其八邻域内是否存在目标像素。如果判断结果是存在，那么该像素不是单个噪声点；反之，如果判断结果是不存在，那么该像素是单个噪声点，将其像素值设定为二值化背景值0。重复上述过程，直至对上述二值化红外图像中的每一列都进行了单个噪声点的检测及去噪处理，获得去噪后的二值化红外反射图像。

B、依据去噪后的二值化红外反射图像内每一列像素的列和，确定去噪后的二值化红外反射图像中的特征子图像。

如图6所示的二值化红外反射图像，其中除了需要的油墨差异特征图案之外，还有大量背景部分。背景部分的存在，会增加后续的交接边缘特征识别的数据处理量。所以，在进行边界特征点检测之前，先对去噪后的二值化红外反射图像进行背景部分的去除，以获得图7中去噪后的二值化红外反射图像中的特征子图像701。

具体地，首先计算去噪后的二值化红外反射图像内每一列像素的列和(即统计每一列的黑点总个数)。由于二值化中的背景值设定为0，所以背景部分的列和均为0。然后，从第一列的列和开始统计，确定出首次列和不为0的列的列号，记为起始列，以及首次列和由非0变为0的列的列号，记为终止列。之后，确定起始列之前预设列数(比如5列)的列和之和，记为第一总列和，以及起始列之后预设列数的列和之和，记为第二总列和。如果第一总列和为0，且第二总列和不为0，那么就确定起始列为特征子图像的起始位置，否则重复上述过程，直至确定出特征子图像的起始位置。同样地，确定终止列之前预设列数(比如5列)的列和之和，记为第三总列和，以及终止列之后预设列数的列和之和，记为第四总列和。如果第三总列和不为0，且第四总列和为0，那么就确定终止列为特征子图像的终止位置，否则重复上述过程，直至确定出特征子图像的终止位置。最后，以确定的特征子图像的起始位置和终止位置，从去噪后的二值化红外反射图像中切取出特征子图像701。

C、依据预设行数内每一列像素的列和，确定所述特征子图像中每一列的边界特征点。

其中，预设行数是经验设定的行的数量，其用于确定某一个像素是否为边界特征点。

具体地，按照从上到下的顺序，确定出特征子图像701中某一列的第一个目标像素的位置，比如行号，并将该第一个目标像素确定为该列的初始特征点。然后计算初始特征点行号之前预设行数(比如5行)内该列的列和，记为第一特征列和，以及初始特征点行号之后预设行数(比如5行)内该列的列和，记为第二特征列和。如果第一特征列和为0，且第二特征列和不为0，那么就将初始特征点确定为该列的边界特征点；否则，重复上述过程，直至确定出该列满足上述条件的边界特征点。按照上述过程，确定出特征子图像中每一列的边界特征点。

S131、利用所述边界特征点进行直线拟合，并确定直线的倾斜角度。

具体地，利用获得的特征子图像中每一列的边界特征点进行直线拟合，可以获得一个直线方程式，即图7中识别到的直线交接边缘特征702的直线方程式。然后，利用该直线方程式中的斜率，确定出该直线的倾斜角度。

S132、将所述倾斜角度与预设倾斜角度范围进行比较，依据比较结果确定所述待鉴伪纸币的真伪。

其中，预设倾斜角度范围是真币印刷中规定的预设倾斜直线的倾斜角度范围，该范围可以通过对大量真币中的上述直线的倾斜角度进行统计获得，也可以通过查找相关的真币印刷数据获得。

具体地，真币中图7所示的交接边缘特征的标准倾斜角度是45°，其预设倾斜角度范围经验确定为[40°,50°]。那么，将S131中获得的倾斜角度与预设倾斜角度范围进行比较，如果获得的倾斜角度在[40°,50°]范围内，那么可以确定待鉴伪纸币为真币；否则，如果获得的倾斜角度小于40°或者大于50°，那么可以确定待鉴伪纸币为异常币或假币。

本实施例的技术方案，通过获取待鉴伪纸币的油墨差异特征区域的红外反射图像，然后根据至少两种差异油墨区域的差别，对红外反射图像进行二值化处理，形成二值化红外反射图像，之后检测二值化红外反射图像中的边界特征点，并利用检测到的边界特征点进行直线拟合，确定出拟合直线的倾斜角度，最后将确定的倾斜角度与预设倾斜角度范围进行比较，依据比较结果确定所述待鉴伪纸币的真伪，解决了纸币鉴伪特征不稳定而造成的纸币真伪鉴别失败的问题，实现了快速且准确地鉴别纸币的真伪。

实施例三

图8为本发明实施例提供的一种纸币鉴伪装置的结构示意图，本实施例中与上述任一实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。该装置可以包括：

特征区域红外反射图像获取模块810，用于获取待鉴伪纸币的油墨差异特征区域的红外反射图像；

交接边缘特征识别模块820，用于在特征区域红外反射图像获取模块810获取的红外反射图像中进行至少两种差异油墨区域交接边缘特征的识别；

真伪鉴别模块，用于根据交接边缘特征识别模块820识别到的交接边缘特征确定所述待鉴伪纸币的真伪。

可选地，上述交接边缘特征识别模块820包括：

二值化红外反射图像获取子模块821，用于根据至少两种差异油墨区域的差别，对所述红外反射图像进行二值化处理，形成二值化红外反射图像；

交接边缘特征获取子模块822，用于在二值化红外反射图像获取子模块821获取的二值化红外反射图像中进行边界特征点的检测，以得到交接边缘特征。

其中，上述交接边缘特征获取子模块822具体用于：

对所述二值化红外反射图像进行单个噪声点的去噪处理，获得去噪后的二值化红外反射图像；

依据去噪后的二值化红外反射图像内每一列像素的列和，确定去噪后的二值化红外反射图像中的特征子图像；

依据预设行数内每一列像素的列和，确定所述特征子图像中每一列的特征点。

可选地，上述真伪鉴别模块830具体用于：

利用所述边界特征点进行直线拟合，并确定直线的倾斜角度；

将所述倾斜角度与预设倾斜角度范围进行比较，依据比较结果确定待鉴伪纸币的真伪。

可选地，上述装置中的待鉴伪纸币为伊朗币，油墨差异特征是由沿预设倾斜直线对称布设的两种红外油墨构成的圆形特征。

通过本发明实施例三的一种纸币鉴伪装置，解决了纸币鉴伪特征不稳定而造成的纸币真伪鉴别失败的问题，实现了快速且准确地鉴别纸币的真伪。

本发明实施例所提供的纸币鉴伪装置可执行本发明任意实施例所提供的纸币鉴伪方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (8)

1.一种纸币鉴伪方法，其特征在于，包括：

获取待鉴伪纸币的油墨差异特征区域的红外反射图像；

在所述红外反射图像中进行至少两种差异油墨区域交接边缘特征的识别；

根据识别到的交接边缘特征确定所述待鉴伪纸币的真伪；

其中，所述待鉴伪纸币为伊朗币，所述油墨差异特征是由沿预设倾斜直线对称布设的两种红外油墨构成的圆形特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述红外反射图像中进行至少两种差异油墨区域交接边缘特征的识别包括：

根据至少两种差异油墨区域的差别，对所述红外反射图像进行二值化处理，形成二值化红外反射图像；

在所述二值化红外反射图像中进行边界特征点的检测，以得到交接边缘特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据识别到的交接边缘特征确定所述待鉴伪纸币的真伪包括：

利用所述边界特征点进行直线拟合，并确定直线的倾斜角度；

将所述倾斜角度与预设倾斜角度范围进行比较，依据比较结果确定所述待鉴伪纸币的真伪。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述二值化红外反射图像中进行边界特征点的检测，以得到交接边缘特征包括：

对所述二值化红外反射图像进行单个噪声点的去噪处理，获得去噪后的二值化红外反射图像；

依据去噪后的二值化红外反射图像内每一列像素的列和，确定去噪后的二值化红外反射图像中的特征子图像；

依据预设行数内每一列像素的列和，确定所述特征子图像中每一列的边界特征点。

5.一种纸币鉴伪装置，其特征在于，包括：

特征区域红外反射图像获取模块，用于获取待鉴伪纸币的油墨差异特征区域的红外反射图像；

交接边缘特征识别模块，用于在所述红外反射图像中进行至少两种差异油墨区域交接边缘特征的识别；

真伪鉴别模块，用于根据识别到的交接边缘特征确定所述待鉴伪纸币的真伪；

其中，所述待鉴伪纸币为伊朗币，所述油墨差异特征是由沿预设倾斜直线对称布设的两种红外油墨构成的圆形特征。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述交接边缘特征识别模块包括：

二值化红外反射图像获取子模块，用于根据至少两种差异油墨区域的差别，对所述红外反射图像进行二值化处理，形成二值化红外反射图像；

交接边缘特征获取子模块，用于在所述二值化红外反射图像中进行边界特征点的检测，以得到交接边缘特征。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述真伪鉴别模块具体用于：

利用所述边界特征点进行直线拟合，并确定直线的倾斜角度；

将所述倾斜角度与预设倾斜角度范围进行比较，依据比较结果确定待鉴伪纸币的真伪。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述交接边缘特征获取子模块具体用于：

对所述二值化红外反射图像进行单个噪声点的去噪处理，获得去噪后的二值化红外反射图像；

依据去噪后的二值化红外反射图像内每一列像素的列和，确定去噪后的二值化红外反射图像中的特征子图像；

依据预设行数内每一列像素的列和，确定所述特征子图像中每一列的边界特征点。