CN107025716B - 检测纸币冠字号污损的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种检测纸币冠字号污损的方法及装置。该方法包括：获取待检测纸币的白光图像和红外反射图像；定位白光图像中的冠字号区域，作为白光冠字号区域，并定位所述红外反射图像中的冠字号区域，作为红外冠字号区域；对所述白光冠字号区域进行二值化处理，确定连通域，并对所述红外冠字号区域进行二值化处理，确定连通域；根据所述红外冠字号区域的连通域，确定所述待检测纸币冠字号是否存在污损；在所述待检测纸币存在污损时，根据所述白光冠字号区域的连通域和所述红外冠字号区域的连通域，确定污损所在位置。本发明通过对比白光冠字号区域的连通域和红外冠字号区域的连通域，实现了污损所在位置的确定，提高了冠字号污损检测的准确性。

Description

检测纸币冠字号污损的方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及纸币检测技术，尤其涉及一种检测纸币冠字号污损的方法及装置。

背景技术

冠字号是人民币纸币上的编码，“冠字”是印在纸币上用来标记印刷批次的两个或三个英文字母，由印钞厂按一定规律编排和印刷；“号码”则是印在冠字后面的阿拉伯数字流水号，用来标明每张钞票在同冠字批次中的排列顺序。

纸币在流通过程中有可能导致纸币冠字号上出现污损，给冠字号识别带来一定难度，因此，有必要检测纸币冠字号上的污损。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种检测纸币冠字号污损的方法及装置，以提高冠字号污损检测的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种检测纸币冠字号污损的方法，所述方法包括：

获取待检测纸币的白光图像和红外反射图像；

定位所述白光图像中的冠字号区域，作为白光冠字号区域，并定位所述红外反射图像中的冠字号区域，作为红外冠字号区域；

对所述白光冠字号区域进行二值化处理，确定连通域，并对所述红外冠字号区域进行二值化处理，确定连通域；

根据所述红外冠字号区域的连通域，确定所述待检测纸币冠字号是否存在污损；

在所述待检测纸币存在污损时，根据所述白光冠字号区域的连通域和所述红外冠字号区域的连通域，确定污损所在位置。

第二方面，本发明实施例还提供了一种检测纸币冠字号污损的装置，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取待检测纸币的白光图像和红外反射图像；

冠字号定位模块，用于定位所述白光图像中的冠字号区域，作为白光冠字号区域，并定位所述红外反射图像中的冠字号区域，作为红外冠字号区域；

二值化处理模块，用于对所述白光冠字号区域进行二值化处理，确定连通域，并对所述红外冠字号区域进行二值化处理，确定连通域；

污损检测模块，用于根据所述红外冠字号区域的连通域，确定所述待检测纸币冠字号是否存在污损；

污损位置确定模块，用于在所述待检测纸币存在污损时，根据所述白光冠字号区域的连通域和所述红外冠字号区域的连通域，确定污损所在位置。

本发明实施例的技术方案，通过获取待检测纸币的白光图像和红外反射图像，定位所述白光图像中的冠字号区域，作为白光冠字号区域，并定位所述红外反射图像中的冠字号区域作为红外冠字号区域，对所述白光冠字号区域进行二值化处理，确定连通域，并对所述红外冠字号区域进行二值化处理，确定连通域，根据红外冠字号区域的连通域，确定所述待检测纸币冠字号是否存在污损，在所述待检测纸币存在污损时，根据所述白光冠字号区域的连通域和红外冠字号区域的连通域，确定污损所在位置，通过对比白光冠字号区域的连通域和红外冠字号区域的连通域，实现了污损所在位置的确定，提高了冠字号污损检测的准确性。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种检测纸币冠字号污损的方法的流程图；

图2是本发明实施例二提供的一种检测纸币冠字号污损的方法的流程图；

图3是本发明实施例三提供的一种检测纸币冠字号污损的装置的结构示意图。

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内容。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种检测纸币冠字号污损的方法的流程图，本实施例可适用于纸币冠字号包括红色字体时检测该冠字号污损的情况，该方法可以由检测纸币冠字号污损的装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件来实现，一般可集成在ATM(Automatic Teller Machine，自动柜员机)等金融设备中，该方法具体包括如下步骤：

步骤110，获取待检测纸币的白光图像和红外反射图像。

其中，白光图像即白光反射图像，是彩色的图像。

获取待检测纸币的白光图像时，可以通过位于待检测纸币一侧的白光光源对待检测纸币进行照射，白光光源发出的白光照射到待检测纸币上，并经待检测纸币反射到与白光光源位于待检测纸币同侧的传感器，传感器捕获相应的图像，即为待检测纸币的白光图像。

获取待检测纸币的红外反射图像时，可以通过位于待检测纸币一侧的红外光源对待检测纸币进行照射，红外光源发出的红外光照射到待检测纸币上，并经待检测纸币反射到与红外光源位于待检测纸币同侧的传感器，传感器捕获相应的图像，即为待检测纸币的红外反射图像。

其中，获取到的白光图像和红外反射图像均包括冠字号区域，即为待检测纸币的正面图像。

在一个实施例中，获取待检测纸币的白光图像和红外反射图像，可选包括：

获取待检测纸币的双面白光图像和双面红外反射图像；

识别所述双面白光图像的面向及所述双面红外反射图像的面向；

根据所述双面白光图像的面向，确定所述双面白光图像中具有冠字号的白光图像，并根据所述双面红外反射图像的面向，确定所述双面红外反射图像中具有冠字号的红外反射图像。

在不确定待检测纸币的哪面包括冠字号区域时，可以采集待检测纸币的双面白光图像和双面红外反射图像。采集图像的顺序这里不做限制，如可以先采集一面的白光图像，再采集另一面的白光图像，白光图像采集完成后，先采集一面的红外反射图像，再采集另一面的红外反射图像；也可以先采集一面的白光图像后，再采集该面的红外反射图像，然后再采集另一面的白光图像，最好采集该面的红外反射图像。将获取到的双面白光图像与预设白光图像模板进行匹配识别出双面白光图像的面向，将红外反射图像与红外反射图像模板进行匹配识别出红外反射图像的面向。从而根据识别出的面向，可以确定出具有冠字号的白光图像和红外反射图像。通过采集双面的图像，可以准确获取到具有冠字号的白光图像和红外反射图像。

步骤120，定位所述白光图像中的冠字号区域，作为白光冠字号区域，并定位所述红外反射图像中的冠字号区域，作为红外冠字号区域。

将白光图像与白光图像模板进行匹配，识别待检测纸币的类型及面向，根据识别出的面向，结合相应面向相应分辨率的白光图像的冠字号区域的预设坐标范围，定位所述白光图像中的冠字号区域，作为白光冠字号区域。由于获取到具有冠字号区域的白光图像的白光光源和获取到具有冠字号区域的红外反射图像的红外光源位于待检测纸币的同一侧，所以白光图像和红外反射图像的面向相同，因此，根据识别出的面向，结合与所述红外反射图像相应面向相应分辨率的红外反射图像的冠字号区域的预设坐标范围，定位所述红外反射图像中的冠字号区域，作为红外冠字号区域。当然，也可以根据红外反射图像模板对所述红外反射图像的待检测纸币的面向进行识别。其中，待检测纸币的类型可以包括币种及面值。

为了便于后续处理，在定位到白光冠字号区域后，可以将白光冠字号区域截取出来；同时在定位到红外冠字号区域后，也可以将红外冠字号区域截取出来。

步骤130，对所述白光冠字号区域进行二值化处理，确定连通域，并对所述红外冠字号区域进行二值化处理，确定连通域。

其中，连通域即连通区域，一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域。

对白光冠字号区域进行二值化处理时，首先确定白光冠字号区域的二值化阈值，将白光冠字号区域中的每个像素点的像素值分别与二值化阈值进行对比，可以将小于二值化阈值的像素点的灰度值设置为0或者255，对应的将大于二值化阈值的像素点的灰度值设置为255或者0，从而实现对白光冠字号区域的二值化处理。在实现白光冠字号区域的二值化后，通过连通区域的标记算法来标记其中的连通域，从而确定白光冠字号区域的连通域。确定白光冠字号区域的连通域，包括确定该连通域的坐标和/或数量。

对红外冠字号图像进行二值化处理时，首先确定红外冠字号区域的二值化阈值，将红外冠字号区域中的每个像素点的像素值分别与二值化阈值进行对比，可以将小于二值化阈值的像素点的灰度值设置为0或者255，对应的将大于二值化阈值的像素点的灰度值设置为255或者0，从而实现对红外冠字号区域的二值化处理。在实现红外冠字号区域的二值化后，通过连通区域的标记算法来标记其中的连通域，从而确定红外冠字号区域的连通域。确定红外冠字号区域的连通域，包括确定该连通域的坐标和/或数量。

其中，对所述白光冠字号区域进行二值化处理，包括：

采用Otsu算法确定所述白光冠字号区域的二值化阈值，并根据该二值化阈值对所述白光冠字号区域进行二值化处理；

对所述红外冠字号区域进行二值化处理，包括：

采用Otsu算法确定所述红外冠字号区域的二值化阈值，并根据该二值化阈值对所述红外冠字号区域进行二值化处理。

其中，Otsu算法是最大类间方差法，是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法，是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

步骤140，根据所述红外冠字号区域的连通域，确定所述待检测纸币冠字号是否存在污损。

其中，冠字号中的一个字母或者数字可以组成一个连通域。

由于红外反射图像中不能显示出红色字体的冠字号，因此，红外冠字号区域中只能标记出红色字体以外的冠字号形成的连通域。每种纸币的冠字号的格式是一定的，即红色字体的数量一定，其他颜色字体的数量也是一定的，所以可以根据每种类型的纸币中其他颜色字体的冠字号的数量设定阈值，在红外冠字号区域的连通域的数量大于阈值时，确定所述待检测纸币冠字号存在污损。还可以将确定的红外冠字号区域的连通域与对应的正常纸币的模板的红外冠字号区域进行对比，确定待检测纸币是否存在污损。

其中，根据所述红外冠字号区域的连通域，确定所述待检测纸币冠字号是否存在污损，可选包括：

计算所述红外冠字号区域的连通域的数量；

如果该连通域的数量大于预设阈值，则确定所述待检测纸币冠字号存在污损。

在确定了红外冠字号区域的连通域后，计算连通域的数量，如果该连通域的数量大于预设阈值，则确定所述待检测纸币冠字号存在污损。以100元人民币为例，冠字号前4给字符为红色字体，后面6个字符为黑色字体，由于红色字体在红外反射图像中不显示，则预设阈值可以设置为6，如果一张待检测纸币的红外冠字号区域中连通域的数量大于6，则确定待检测纸币存在污损。通过连通域的数量判断是否存在污损，判断方法较为简单有效。

在连通域的数量大于预设阈值时，还可以确定出连通域的数量大于预设阈值的具体数值，从而可以将红外冠字号区域中的预设位置的具体数值的连通域映射到白光图像中，确定出污损所在位置，可以减少计算量。

步骤150，在所述待检测纸币存在污损时，根据所述白光冠字号区域的连通域和所述红外冠字号区域的连通域，确定污损所在位置。

在待检测纸币存在污损时，由于污损一般不是红色的，所以在红外冠字号区域和白光冠字号区域均有所体现，因此可以通过比较红外冠字号区域的连通域和白光冠字号区域的连通域，来确定污损所在位置。

其中，根据所述白光冠字号区域的连通域和所述红外冠字号区域的连通域，确定污损所在位置，可选包括：

根据所述白光冠字号区域的连通域，确定预设字符的坐标范围；

将所述红外冠字号区域中的连通域映射到白光图像中，得到在白光图像中的位置坐标；

如果所述位置坐标在所述坐标范围中，则确定具有所述位置坐标的连通域为污损，并确定所述位置坐标为污损所在位置。

其中，预设字符可以根据冠字号中红色字体的字符设定，如第一个字符至第四个字符、第三个字符至第五个字符等。

在白光冠字号区域中，由于一个连通域对应一个字符，所以可以根据白光冠字号区域的连通域，确定预设字符的坐标范围。由于预设字符是根据冠字号中红色字体的字符设定的，所以正常情况下，红外冠字号区域中的连通域映射到白光图像中，是不会落在所述坐标范围中的，如果落在所述坐标范围中，则说明是污损。因此根据白光图像和红外反射图像的分辨率关系，可以将红外冠字号区域中的连通域的位置坐标映射到白光图像中，得到在白光图像中对应的位置坐标，如果该位置坐标在所述坐标范围中，则确定落在所述坐标范围中的连通域为污损，即在白光冠字号区域中具有该位置坐标的连通域为污损，该位置坐标即为污损所在位置。

优选的，在将红外冠字号区域中的连通域映射到白光图像中时，可以只映射红外冠字号区域中预设位置的具体数值的连通域，从而可以在确定出污损所在位置的基础上减少计算量，缩短计算时间。

示例性的，在100元人民币中，冠字号前4个字符为红色字体，后6个字符为黑色字体。可以将白光冠字号区域中的前4个连通域设定为预设字符，从而确定出预设字符的坐标范围。如果红外冠字号区域中连通域的数量比预设阈值大1，则将红外冠字号区域中第1个连通域映射到白光图像中，得到在白光图像中的位置坐标，如果该位置坐标位于所述坐标范围中，则确定该位置坐标的连通域是污损。

本实施例的技术方案，通过获取待检测纸币的白光图像和红外反射图像，定位所述白光图像中的冠字号区域，作为白光冠字号区域，并定位所述红外反射图像中的冠字号区域作为红外冠字号区域，对所述白光冠字号区域进行二值化处理，确定连通域，并对所述红外冠字号区域进行二值化处理，确定连通域，根据红外冠字号区域的连通域，确定所述待检测纸币冠字号是否存在污损，在所述待检测纸币存在污损时，根据所述白光冠字号区域的连通域和红外冠字号区域的连通域，确定污损所在位置，通过对比白光冠字号区域的连通域和红外冠字号区域的连通域，实现了污损所在位置的确定，提高了冠字号污损检测的准确性。

实施例二

图2是本发明实施例二提供的一种检测纸币冠字号污损的方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，还进一步包括：根据所述污损所在位置，屏蔽所述白光冠字号区域中的污损；采用卷积神经网络对所述白光冠字号区域中的冠字号进行识别。该方法具体包括如下步骤：

步骤210，获取待检测纸币的白光图像和红外反射图像。

步骤220，定位所述白光图像中的冠字号区域，作为白光冠字号区域，并定位所述红外反射图像中的冠字号区域，作为红外冠字号区域。

步骤230，对所述白光冠字号区域进行二值化处理，确定连通域，并对所述红外冠字号区域进行二值化处理，确定连通域。

步骤240，根据所述红外冠字号区域的连通域，确定所述待检测纸币冠字号是否存在污损。

步骤250，在所述待检测纸币存在污损时，根据所述白光冠字号区域的连通域和所述红外冠字号区域的连通域，确定污损所在位置。

步骤260，根据所述污损所在位置，屏蔽所述白光冠字号区域中的污损。

根据所述污损所在位置，屏蔽所述白光冠字号区域中的污损形成的连通域。从而在识别冠字号时，对该连通域不进行识别。

步骤270，采用卷积神经网络对所述白光冠字号区域中的屏蔽污损后的连通域进行识别，得到待检测纸币的冠字号。

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。

在屏蔽污损后，对白光冠字号区域中的连通域进行识别，识别出具体的字母和数字，即为待检测纸币的冠字号。

本实施例的技术方案，确定污损所在位置后，根据污损所在位置，屏蔽所述白光冠字号区域中的污损，采用卷积神经网络对白光冠字号区域中的屏蔽污损后的连通域进行识别，得到待检测纸币的冠字号，由于识别冠字号时屏蔽了污损，提高了冠字号的识别率。

实施例三

图3是本发明实施例三提供的一种检测纸币冠字号污损的装置的结构示意图，该装置可以由软件和/或硬件来实现，一般可集成在ATM(Automatic Teller Machine，自动柜员机)等金融设备中。如图3所示，本实施例所述的检测纸币冠字号污损的装置包括：图像获取模块310、冠字号定位模块320、二值化处理模块330、污损检测模块340和污损位置确定模块350。

其中，图像获取模块310，用于获取待检测纸币的白光图像和红外反射图像；

冠字号定位模块320，用于定位所述白光图像中的冠字号区域，作为白光冠字号区域，并定位所述红外反射图像中的冠字号区域，作为红外冠字号区域；

二值化处理模块330，用于对所述白光冠字号区域进行二值化处理，确定连通域，并对所述红外冠字号区域进行二值化处理，确定连通域；

污损检测模块340，用于根据所述红外冠字号区域的连通域，确定所述待检测纸币冠字号是否存在污损；

污损位置确定模块350，用于在所述待检测纸币存在污损时，根据所述白光冠字号区域的连通域和所述红外冠字号区域的连通域，确定污损所在位置。

可选的，所述污损检测模块具体用于：

计算所述红外冠字号区域的连通域的数量；

如果该连通域的数量大于预设阈值，则确定所述待检测纸币冠字号存在污损。

可选的，所述污损位置确定模块包括：

坐标范围确定单元，用于根据所述白光冠字号区域的连通域，确定预设字符的坐标范围；

映射单元，用于将所述红外冠字号区域中的连通域映射到白光图像中，得到在白光图像中的位置坐标；

污损位置确定单元，用于如果所述位置坐标在所述坐标范围中，则确定具有所述位置坐标的连通域为污损，并确定所述位置坐标为污损所在位置。

可选的，所述二值化处理模块包括：

白光二值化处理单元，用于采用Otsu算法确定所述白光冠字号区域的二值化阈值，并根据该二值化阈值对所述白光冠字号区域进行二值化处理；

红外二值化处理单元，用于采用Otsu算法确定所述红外冠字号区域的二值化阈值，并根据该二值化阈值对所述红外冠字号区域进行二值化处理。

可选的，还包括：

污损屏蔽模块，用于在确定污损所在位置之后，根据所述污损所在位置，屏蔽所述白光冠字号区域中的污损；

冠字号识别模块，用于采用卷积神经网络对所述白光冠字号区域中的屏蔽污损后的连通域进行识别，得到待检测纸币的冠字号。

可选的，所述图像获取模块包括：

图像获取单元，用于获取待检测纸币的双面白光图像和双面红外反射图像；

面向识别单元，用于识别所述双面白光图像的面向及所述双面红外反射图像的面向；

图像确定单元，用于根据所述双面白光图像的面向，确定所述双面白光图像中具有冠字号的白光图像，并根据所述双面红外反射图像的面向，确定所述双面红外反射图像中具有冠字号的红外反射图像。

上述检测纸币冠字号污损的装置可执行本发明任意实施例所提供的检测纸币冠字号污损的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例提供的检测纸币冠字号污损的方法。

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)

1.一种检测纸币冠字号污损的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测纸币的白光图像和红外反射图像；

定位所述白光图像中的冠字号区域，作为白光冠字号区域，并定位所述红外反射图像中的冠字号区域，作为红外冠字号区域；

对所述白光冠字号区域进行二值化处理，确定连通域，并对所述红外冠字号区域进行二值化处理，确定连通域；

根据所述红外冠字号区域的连通域，确定所述待检测纸币冠字号是否存在污损；

在所述待检测纸币存在污损时，根据预设位置的所述白光冠字号区域的连通域和所述红外冠字号区域的连通域，确定污损所在位置，包括：

根据所述白光冠字号区域的连通域，确定预设字符的坐标范围；

将所述红外冠字号区域中的连通域映射到白光图像中，得到在白光图像中的位置坐标；

如果所述位置坐标在所述坐标范围中，则确定具有所述位置坐标的连通域为污损，并确定所述位置坐标为污损所在位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述红外冠字号区域的连通域，确定所述待检测纸币冠字号是否存在污损，包括：

计算所述红外冠字号区域的连通域的数量；

如果该连通域的数量大于预设阈值，则确定所述待检测纸币冠字号存在污损。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述白光冠字号区域进行二值化处理，包括：

采用Otsu算法确定所述白光冠字号区域的二值化阈值，并根据该二值化阈值对所述白光冠字号区域进行二值化处理；

对所述红外冠字号区域进行二值化处理，包括：

采用Otsu算法确定所述红外冠字号区域的二值化阈值，并根据该二值化阈值对所述红外冠字号区域进行二值化处理。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，在确定污损所在位置之后，还包括：

根据所述污损所在位置，屏蔽所述白光冠字号区域中的污损；

采用卷积神经网络对所述白光冠字号区域中的屏蔽污损后的连通域进行识别，得到待检测纸币的冠字号。

5.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，获取待检测纸币的白光图像和红外反射图像，包括：

获取待检测纸币的双面白光图像和双面红外反射图像；

识别所述双面白光图像的面向及所述双面红外反射图像的面向；

根据所述双面白光图像的面向，确定所述双面白光图像中具有冠字号的白光图像，并根据所述双面红外反射图像的面向，确定所述双面红外反射图像中具有冠字号的红外反射图像。

6.一种检测纸币冠字号污损的装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取待检测纸币的白光图像和红外反射图像；

冠字号定位模块，用于定位所述白光图像中的冠字号区域，作为白光冠字号区域，并定位所述红外反射图像中的冠字号区域，作为红外冠字号区域；

二值化处理模块，用于对所述白光冠字号区域进行二值化处理，确定连通域，并对所述红外冠字号区域进行二值化处理，确定连通域；

污损检测模块，用于根据所述红外冠字号区域的连通域，确定所述待检测纸币冠字号是否存在污损；

污损位置确定模块，用于在所述待检测纸币存在污损时，根据预设位置的所述白光冠字号区域的连通域和所述红外冠字号区域的连通域，确定污损所在位置；

所述污损位置确定模块包括：

坐标范围确定单元，用于根据所述白光冠字号区域的连通域，确定预设字符的坐标范围；

映射单元，用于将所述红外冠字号区域中的连通域映射到白光图像中，得到在白光图像中的位置坐标；

污损位置确定单元，用于如果所述位置坐标在所述坐标范围中，则确定具有所述位置坐标的连通域为污损，并确定所述位置坐标为污损所在位置。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述污损检测模块具体用于：

计算所述红外冠字号区域的连通域的数量；

如果该连通域的数量大于预设阈值，则确定所述待检测纸币冠字号存在污损。

8.根据权利要求6-7任一所述的装置，其特征在于，还包括：

污损屏蔽模块，用于在确定污损所在位置之后，根据所述污损所在位置，屏蔽所述白光冠字号区域中的污损；

冠字号识别模块，用于采用卷积神经网络对所述白光冠字号区域中的屏蔽污损后的连通域进行识别，得到待检测纸币的冠字号。