CN106875545A - 一种纸币的鉴别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种纸币的鉴别方法及装置。该方法包括：获取纸币的目标区域的红外透射图像和红外反射图像；对所述红外透射图像和红外反射图像进行二值化处理；判断所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，相同位置处灰度值不同的像素点比例是否小于预设阈值；如果小于所述预设阈值，则鉴别为所述纸币异常。以实现快速准确的对纸币进行鉴别的效果。

Description

一种纸币的鉴别方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及纸币识别技术领域，尤其涉及一种纸币的鉴别方法及装置。

背景技术

经济迅速发展的今天，经济的稳定是经济社会的和谐发展的重中之重，纸币，作为最常用的货币流通方式，伪造纸币一旦流通会给经济的稳定带来极大的威胁，因此对于纸币的鉴伪要求更是在不断提高。

假币的存在和泛滥为人们的生活带来了不良影响，更对金融业安全运行带来了威胁，甚至会酿成经济与社会危机，干扰国家正常经济秩序。因此，如何能够快速准确的进行纸币鉴伪已经是当今纸币识别技术领域的技术难关。

发明内容

本发明实施例提供一种纸币的鉴别方法及装置，以实现快速准确的对纸币进行鉴别的效果。

第一方面，本发明实施例提供了一种纸币的鉴别方法，该方法包括：

获取纸币的目标区域的红外透射图像和红外反射图像；

对所述红外透射图像和红外反射图像进行二值化处理；

判断所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，相同位置处灰度值不同的像素点比例是否小于预设阈值；

如果小于所述预设阈值，则鉴别为所述纸币异常。

进一步的，所述方法还包括：

如果大于所述预设阈值，则鉴别为所述纸币正常。

进一步的，对所述红外透射图像和红外反射图像进行二值化处理包括：

分别获取所述目标区域的红外透射图像和红外反射图像的灰度直方图；

根据所述灰度直方图确定第一目标百分比和第二目标百分比，其中，所述第一目标百分比和所述第二目标百分比的和为1；

以所述第一目标百分比为百分比阈值，对所述红外透射图像进行二值化处理；以所述第二目标百分比为百分比阈值，对所述红外反射图像进行二值化处理。

进一步的，判断所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，相同位置处灰度值不同的像素点比例是否小于预设阈值包括：

比较所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，对应所述目标区域的相同位置的像素点灰度值是否相同；

根据比较结果统计具有不同灰度值的像素点比例；

判断所述像素点比例是否大于预设阈值。

进一步的，所述目标区域为黑水印区域。

第二方面，本发明实施例还提供了一种纸币的鉴别装置，该装置包括：

图像获取模块，用于获取纸币的目标区域的红外透射图像和红外反射图像；

图像二值化处理模块，用于对所述红外透射图像和红外反射图像进行二值化处理；

相同位置像素点比较模块，用于判断所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，相同位置处灰度值不同的像素点比例是否小于预设阈值；

纸币异常鉴别模块，用于如果小于所述预设阈值，则鉴别为所述纸币异常。

进一步的，所述装置还包括：

纸币正常鉴别模块，用于如果大于所述预设阈值，则鉴别为所述纸币正常。

进一步的，所述图像二值化处理模块包括：

灰度直方图获取单元，用于分别获取所述目标区域的红外透射图像和红外反射图像的灰度直方图；

目标百分比确定单元，用于根据所述灰度直方图确定第一目标百分比和第二目标百分比，其中，所述第一目标百分比和所述第二目标百分比的和为1；

图像二值化处理单元，用于以所述第一目标百分比为百分比阈值，对所述红外透射图像进行二值化处理；以所述第二目标百分比为百分比阈值，对所述红外反射图像进行二值化处理。

进一步的，所述相同位置像素点比较模块包括：

相同位置像素点比较单元，用于比较所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，对应所述目标区域的相同位置的像素点灰度值是否相同；

不同灰度像素点统计单元，用于根据比较结果统计具有不同灰度值的像素点比例；

像素点比例判断单元，判断所述像素点比例是否大于预设阈值。

进一步的，所述目标区域为黑水印区域。

本发明实施例通过对纸币红外透射图像和红外反射图像的进行二值化处理后，比较两个图像中相同位置灰度值不同的像素点的个数鉴别纸币是否异常，解决纸币异常的情况难于鉴别的问题，实现快速准确的对纸币进行鉴别的效果。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的纸币的鉴别方法的流程图；

图2a是本发明实施例二提供的纸币的鉴别方法的流程图；

图2b是本发明实施例二提供的部分灰度直方图示意图；

图3是本发明实施例三提供的纸币的鉴别方法的流程图；

图4a是本发明实施例四提供的纸币的红外透射图像和红外反射图像示意图；

图4b是本发明实施例四提供的纸币的黑水印区域二值化图像示意图；

图5是本发明实施例五提供的纸币的鉴别装置的结构示意图。

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。

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的纸币的鉴别方法的流程图，本实施例可适用于纸币鉴别情况，该方法可以由本发明实施例所提供的纸币的鉴别装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，并可集成于现金交易设备中。

如图1所示，所述纸币的鉴别方法包括：

S110、获取纸币的目标区域的红外透射图像和红外反射图像。

其中，目标区域可以是便于进行鉴别的区域，目标区域可以包含具有特定特征的图案。目标区域可以是便于剪切的矩形，也可以是与其中包含的图案相关的形状。纸币的红外透射图像和红外反射图像可以由纸币一侧的红外光源发射红外线，与红外光源的同一侧的传感器接收到红外反射图像，与红外光源的对侧的传感器接收到红外透射图像。红外透射图像和红外反射图像可以是灰度图像。

S120、对所述红外透射图像和红外反射图像进行二值化处理。

对红外透射图像和红外反射图像进行二值化处理的方法有很多，例如，可以采用灰度平均阈值法、百分比阈值法、最大类间方差法以及基于谷底最小值阈值法等。将红外透射图像进行二值化处理得到红外透射图像的二值化图像，将红外反射图像进行二值化处理得到红反透射图像的二值化图像。二值化图像中，各个像素点的灰度值只有0和255两种。

S130、判断所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，相同位置处灰度值不同的像素点比例是否小于预设阈值。

其中，相同位置的像素点是指针对纸币的相同位置，在红外透射图像和红外反射图像中的像素点，由于纸币的红外透射图像和红外反射图像可以设置成相同的像素，例如都可以是200*150DPI(Dots Per Inch，每英寸的像素点数)，则在纸币的同一位置也就能对应到红外透射图像和红外反射图像的相同位置。经过二值化处理后，可以比较两个二值化图像的相同位置的像素点的灰度值，如果两个图像的灰度值不同，则可以采用计数器进行计数，对于两个二值化图像中的所有像素点的灰度值进行统计后可以得到相同位置处灰度值不同的像素点比例，在将得到的比例值与预设阈值进行比较，判断两者的大小关系。其中，预设阈值可以是根据多次实验数据得到数值，例如可以是95％。

S140、如果小于所述预设阈值，则鉴别为所述纸币异常。

如果小于所述预设阈值，则说明相同位置的像素点的灰度值不同比例比预先实验的期望比例要低，则可以鉴别为纸币异常。

本实施例的技术方案，通过对纸币红外透射图像和红外反射图像的进行二值化处理后，比较两个图像中相同位置灰度值不同的像素点的个数鉴别纸币是否异常，解决纸币异常的情况难于鉴别的问题，实现快速准确的对纸币进行鉴别的效果。

在上述技术方案的基础上，优选的还包括：如果大于所述预设阈值，则鉴别为所述纸币正常。这样设置的好处是判断纸币正常后，可以做后续的纸币鉴别工作。

在上述各技术方案的基础上，优选的，所述目标区域为黑水印区域。这样设置的好处在于经过实验数据分析，黑水印区域的红外透射图像和红外反射图像中，相同位置的像素点的灰度值对比最为明显和稳定，经过二值化处理后，其像素点的灰度值对应关系最接近完全不同，所以在以黑水印区域作为目标区域的情况下，对纸币的鉴别过程中的计算更加准确。

实施例二

图2a是本发明实施例二提供的纸币的鉴别方法的流程图。本实施例在上述实施例的基础上，对所述红外透射图像和红外反射图像进行二值化处理进行了优化。

如图2a所示，所述纸币的鉴别方法包括：

S210、获取纸币的目标区域的红外透射图像和红外反射图像。

S220、分别获取所述目标区域的红外透射图像和红外反射图像的灰度直方图。

灰度直方图可以是以灰度值为横坐标，当前灰度值的像素点个数为纵坐标的图像，在灰度直方图上，可以得到每个灰度值的像素点的百分比以及小于等于当前灰度值像素点的百分比。

S230、根据所述灰度直方图确定第一目标百分比和第二目标百分比，其中，所述第一目标百分比和所述第二目标百分比的和为1。

根据红外透射图像和红外反射图像的灰度直方图中，每个灰度值对应的像素点个数，可以计算每个灰度值对应像素点占目标区域的像素点总数的百分比，再根据两个灰度直方图的像素点个数的分布情况，确定百分比阈值，其中像素点个数的分布情况可以是双峰型和多峰型，可以选择在两个峰值之间像素点较少的位置对应的小于当前灰度值的百分比作为第一目标百分比或第二目标百分比，其中第一目标百分比和第二目标百分比的和为1。本实施例中，将两个百分比阈值，即第一目标百分比和第二目标百分比的和设定为1。这样设置的好处是在于可以通过对于每个位置的像素点灰度值来说，如果刚好全部不同，则其中一个图像中的黑点数恰好等于另一个图像中的白点数。

S240、以所述第一目标百分比为百分比阈值，对所述红外透射图像进行二值化处理；以所述第二目标百分比为百分比阈值，对所述红外反射图像进行二值化处理。

确定百分比阈值后，可以根据确定的百分比阈值确定对应的灰度值，该灰度值就是灰度图像进行二值化时前景点和背景点的灰度值分界。图2b是本发明实施例二提供的部分灰度直方图示意图。在图2b中，可以看到灰度值分别为98、99和100时所对应的像素点个数占总像素点个数的百分比分别为3％、2％和4％。示例性的，如果经过对红外透射图像和红外反射图像的灰度直方图的分析，确定第一目标百分比为30％，相应的，第二目标百分比为70％。而对应在图2b中灰度值小于等于99的像素点数与总像素点数的比值为28％，则涉及到如果将灰度值为100的像素点的百分比计算在百分比阈值内，实际对图像进行二值化的百分比阈值则为32％。在本发明实施例中，如果遇到这种情况，则将灰度值为100的像素点的百分比计算在百分比阈值内处理。那么进行二值化处理时，实际则以百分比为32％，即灰度值小于等于100的所有像素点作为前景点/背景点进行二值化处理。

S250、判断所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，相同位置处灰度值不同的像素点比例是否小于预设阈值。

S260、如果小于所述预设阈值，则鉴别为所述纸币异常。

在上述实施例的基础上，本实施例提供了一种对红外透射图像和红外反射图像进行二值化处理的具体方法，采用百分比阈值法，计算简便，而且算法准确率较高，便于快速、准确的对纸币进行鉴别。

实施例三

图3是本发明实施例三提供的纸币的鉴别方法的流程图。本实施例在上述实施例的基础上，对判断所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，相同位置处灰度值不同的像素点比例是否小于预设阈值进行了优化。

如图3所示，所述纸币的鉴别方法包括：

S310、获取纸币的目标区域的红外透射图像和红外反射图像。

S320、对所述红外透射图像和红外反射图像进行二值化处理。

S330、比较所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，对应所述目标区域的相同位置的像素点灰度值是否相同。

其中，对于像素点是否为相同位置的确定方法可以有多种：一种可以是在纸币的图像获取过程中，由于得到红外透射图像和红外反射图像的像素相同，可以分别对其像素点行数和像素点列数设定坐标，从而找到对应关系。例如，可以在红外透射图像中选取第3行第45列的像素点，则在红外反射图像中，相应的在第3行低156列的像素点与之为相同位置(假设纸币图像像素点列数为200)。另一种还可以是在获取到红外透射图像和红外反射图像之后，将其中的一个图像左右翻转，就可以和另一个图像像素点和位置完全对应，进一步找到相同位置的像素点。

在确定了相同位置的像素点之后，可以对每个相同位置的像素点的灰度值进行比较，并判断目标区域内所有相同位置的像素点中，有多少个像素点具有相同的像素值，有多少个像素点具有不同的像素值。其中，由于两个图像均为二值化图像，图像中像素点的灰度值只有0和255两种情况，所以比较灰度值是否相同可以在将灰度值进行模数转换之后，通过比较器来实现。

S340、根据比较结果统计具有不同灰度值的像素点比例。

得到比较结果之后，对其中灰度值不同的像素点比例进行统计计算。示例性的，如果两个二值化图像中，共有2000个像素点，其中具有1920个像素点的灰度值不同，80个像素点的灰度值相同，则其中不同灰度值的像素点的比例为96％。

S350、判断所述像素点比例是否小于预设阈值，如果小于，则执行S360，如果大于，则执行S370。

其中，预设阈值可以是经多次实验之后得到的数值。例如，预设阈值为95％，则在上述示例中，不同灰度值的像素点的比例为96％，大于预设阈值95％。

在本发明实施例中，如无特殊说明，小于保函等于。

S360、鉴别为所述纸币异常。

S370、鉴别为所述纸币正常。

在上述示例中，可以鉴别为所述纸币正常。

在上述各实施例的基础上，本实施例提供了一种对于位置相同的像素点的灰度值比较的具体方法，并可以根据比较结果与设定阈值的大小，鉴别当前纸币是否为正常纸币。本实施例可以高效、准确的对纸币进行鉴别。

实施例四

在上述各实施例的基础上，本实施例可以作为本发明的优选实施例。下面以古巴币为例，具体解释所述纸币的鉴别方法。

图4a是本发明实施例四提供的纸币的红外透射图像和红外反射图像示意图。首先，利用纸币识别设备的图像获取装置获取纸币的红外透射图像401和红外反射图像403。其中，红外透射图像401中的黑水印区域402和红外反射图像403中的黑水印区域404是水平镜像的。并且，这两者的区域特征刚好反过来了，即对于相同位置，例如任务头像图案中的头发，在红外透射图像401中灰度值较小，而在红外反射图像403中灰度值较大。

计算黑水印区域累积灰度直方图。对黑水印区域从灰度为0开始一直到255，统计黑水印区域内小于当前灰度的像素点数占总的像素点数的百分比。采用百分比阈值法进行二值化。其中，根据图像中目标点数在整个区域所占的大概比例，可从累计直方图中得到占当前比例的像素点数时对应的灰度值。图4b是本发明实施例四提供的纸币的黑水印区域二值化图像示意图。从图4b中可以看出，红外透射图像的黑水印区域二值化图像402和红外反射图像的黑水印区域二值化图像404中对于相同位置刚好呈现出相反的灰度值。

可以利用模板匹配的方法，即对于两幅图像像素点的对应位置，红外透射图像的黑水印区域二值化图像402的黑点数对应红外反射图像的黑水印区域二值化图像404的白点数，红外透射图像的黑水印区域二值化图像402的白点数对应红外反射图像的黑水印区域二值化图像404的黑点数，对黑水印区域进行遍历，统计模板匹配成功的像素点个数。

然后根据样本统计得到的模板匹配成功的像素点数大概范围，例如为80％，即可实现对黑水印区域的鉴别，进而对纸币进行鉴别是否存在异常。

实施例五

图5是本发明实施例五提供的纸币的鉴别装置的结构示意图。如图5所示，所述纸币的鉴别装置，包括：

图像获取模块510，用于获取纸币的目标区域的红外透射图像和红外反射图像；

图像二值化处理模块520，用于对所述红外透射图像和红外反射图像进行二值化处理；

相同位置像素点比较模块530，用于判断所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，相同位置处灰度值不同的像素点比例是否小于预设阈值；

纸币异常鉴别模块540，用于如果小于所述预设阈值，则鉴别为所述纸币异常。

本实施例的技术方案，通过对纸币红外透射图像和红外反射图像的进行二值化处理后，比较两个图像中相同位置灰度值不同的像素点的个数鉴别纸币是否异常，解决纸币异常的情况难于鉴别的问题，实现快速准确的对纸币进行鉴别的效果。

在上述各实施例的基础上，所述装置还包括：

纸币正常鉴别模块，用于如果大于所述预设阈值，则鉴别为所述纸币正常。

在上述各实施例的基础上，所述图像二值化处理模块520包括：

灰度直方图获取单元，用于分别获取所述目标区域的红外透射图像和红外反射图像的灰度直方图；

目标百分比确定单元，用于根据所述灰度直方图确定第一目标百分比和第二目标百分比，其中，所述第一目标百分比和所述第二目标百分比的和为1；

图像二值化处理单元，用于以所述第一目标百分比为百分比阈值，对所述红外透射图像进行二值化处理；以所述第二目标百分比为百分比阈值，对所述红外反射图像进行二值化处理。

在上述各实施例的基础上，所述相同位置像素点比较模块530包括：

相同位置像素点比较单元，用于比较所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，对应所述目标区域的相同位置的像素点灰度值是否相同；

不同灰度像素点统计单元，用于根据比较结果统计具有不同灰度值的像素点比例；

像素点比例判断单元，判断所述像素点比例是否大于预设阈值。

在上述各实施例的基础上，所述目标区域为黑水印区域。

上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法，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 (10)

1.一种纸币的鉴别方法，其特征在于，包括：

获取纸币的目标区域的红外透射图像和红外反射图像；

对所述红外透射图像和红外反射图像进行二值化处理；

判断所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，相同位置处灰度值不同的像素点比例是否小于预设阈值；

如果小于所述预设阈值，则鉴别为所述纸币异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

如果大于所述预设阈值，则鉴别为所述纸币正常。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述红外透射图像和红外反射图像进行二值化处理包括：

分别获取所述目标区域的红外透射图像和红外反射图像的灰度直方图；

根据所述灰度直方图确定第一目标百分比和第二目标百分比，其中，所述第一目标百分比和所述第二目标百分比的和为1；

以所述第一目标百分比为百分比阈值，对所述红外透射图像进行二值化处理；以所述第二目标百分比为百分比阈值，对所述红外反射图像进行二值化处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，相同位置处灰度值不同的像素点比例是否小于预设阈值包括：

比较所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，对应所述目标区域的相同位置的像素点灰度值是否相同；

根据比较结果统计具有不同灰度值的像素点比例；

判断所述像素点比例是否小于预设阈值。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标区域为黑水印区域。

6.一种纸币的鉴别装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取纸币的目标区域的红外透射图像和红外反射图像；

图像二值化处理模块，用于对所述红外透射图像和红外反射图像进行二值化处理；

相同位置像素点比较模块，用于判断所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，相同位置处灰度值不同的像素点比例是否小于预设阈值；

纸币异常鉴别模块，用于如果小于所述预设阈值，则鉴别为所述纸币异常。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

纸币正常鉴别模块，用于如果大于所述预设阈值，则鉴别为所述纸币正常。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述图像二值化处理模块包括：

灰度直方图获取单元，用于分别获取所述目标区域的红外透射图像和红外反射图像的灰度直方图；

目标百分比确定单元，用于根据所述灰度直方图确定第一目标百分比和第二目标百分比，其中，所述第一目标百分比和所述第二目标百分比的和为1；

图像二值化处理单元，用于以所述第一目标百分比为百分比阈值，对所述红外透射图像进行二值化处理；以所述第二目标百分比为百分比阈值，对所述红外反射图像进行二值化处理。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述相同位置像素点比较模块包括：

相同位置像素点比较单元，用于比较所述红外透射图像的二值化图像和所述红外反射图像的二值化图像中，对应所述目标区域的相同位置的像素点灰度值是否相同；

不同灰度像素点统计单元，用于根据比较结果统计具有不同灰度值的像素点比例；

像素点比例判断单元，判断所述像素点比例是否大于预设阈值。

10.根据权利要求6-9中任一项所述的装置，其特征在于，所述目标区域为黑水印区域。