CN107085883B - 一种纸币识别的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明适用于金融技术领域，提供了一种纸币识别的方法和装置，旨在解决现有技术中的纸币识别过程复杂，执行效率低的问题。所述方法包括：获取待识别纸币的检测图像；按照预设的规格，对所述检测图像进行区域划分，得到预设个数的区域图像；根据每个所述区域图像中的灰度特征确定所述待识别纸币的真伪。本发明的技术方案实现了根据纸币的区域灰度特征快速检测出纸币的真伪，简化了检测过程，并且通过划分区域的方式减少了计算的时间复杂度，从而提高执行效率。

Description

一种纸币识别的方法和装置

技术领域

本发明涉及金融技术领域，尤其涉及一种纸币识别的方法和装置。

背景技术

目前，在纸币真伪的识别领域，已经有很多识别方法，比如针对水印和安全线的识别方法等。

但是，现有的识别方法本身较为复杂，需要经过大量的图像处理和繁琐的计算过程，时间复杂度高，执行效率较低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种纸币识别的方法和装置，旨在解决现有技术中的纸币识别过程复杂，执行效率低的问题。

本发明的第一方面，提供一种纸币识别的方法，包括：

获取待识别纸币的检测图像；

按照预设的规格，对所述检测图像进行区域划分，得到预设个数的区域图像；

根据每个所述区域图像中的灰度特征确定所述待识别纸币的真伪。

本发明的第二方面，提供一种纸币识别的装置，包括：

获取模块，用于获取待识别纸币的检测图像；

划分模块，用于按照预设的规格，对所述检测图像进行区域划分，得到预设个数的区域图像；

识别模块，用于根据每个所述区域图像中的灰度特征确定所述待识别纸币的真伪。

本发明与现有技术相比存在的有益效果是：获取待识别纸币的检测图像，并按照预设的规格对该检测图像进行区域划分，得到预设个数的区域图像，根据每个区域图像中的灰度特征确定待识别纸币的真伪。本发明的技术方案实现了根据纸币的区域灰度特征快速检测出纸币的真伪，简化了检测过程，并且通过划分区域的方式减少了计算的时间复杂度，从而提高执行效率。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种纸币识别的方法的流程图；

图2是本发明实施例一提供的一种纸币识别的方法中古巴3元纸币的红外透视图像示意图；

图3是本发明实施例二提供的一种纸币识别的方法的流程图；

图4是本发明实施例三提供的一种纸币识别的装置的结构示意图；

图5是本发明实施例四提供的一种纸币识别的装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

以下结合具体附图对本发明的实现进行详细的描述。

实施例一：

图1是本发明实施例一提供的一种纸币识别的方法的流程图，本发明实施例的执行主体为纸币识别设备，其具体可以是计算机设备，图1示例的纸币识别的方法具体可以包括步骤S101至步骤S103，详述如下：

S101、获取待识别纸币的检测图像。

具体地，可以使用图像传感器采集待识别纸币的检测图像，该检测图像具体可以是红外透射图像。

待识别纸币的检测图像可以是该待识别纸币图像的全部区域，也可以是该待识别纸币图像的一部分区域，在本发明实施例中，将待识别纸币的红外透射图像中颜色接近的区域作为检测图像，能够提高对待识别纸币真伪的判断准确度。

需要说明的是，在各种不同类型不同面值的纸币中，有一些纸币本身携带了比较多的防伪标识，比如各种水印和安全线等，并且纸币图案比较复杂，但有一些纸币不但防伪标识较少，纸币图案本身也相对简单，很容易被伪造并且不易辨别真伪，例如古巴币。图2为古巴3元纸币的红外透视图像，从图2可以看出，该3元纸币除了一个头像黑水印和一条安全线，就再无其他防伪标识，并且纸币图案单一。本发明实施例的方法能够对这防伪标识较少并且图案单一的纸币提供简单有效的真伪检测。

S102、按照预设的规格对待识别纸币的检测图像进行区域划分，得到预设个数的区域图像。

具体地，将待识别纸币的检测图像划分成预设规格大小的区域。

预设的规格可以是相同大小的区域，也可以是不同大小的区域，具体可以根据待识别纸币的类型和面值确定，预设个数根据预设的规格确定。

以古巴3元纸币为例，古巴3元纸币的尺寸为15厘米长，7厘米宽，因此可以将古巴3元纸币的检测图像平均划分成10*10个区域，得到100个区域图像。

S103、根据每个区域图像中的灰度特征确定待识别纸币的真伪。

具体地，根据步骤S102得到的预设个数的区域图像，分别计算每个区域图像的灰度特征，并根据不同区域图像的灰度特征的分布确定待识别纸币的真伪，该灰度特征可以包括像素点的灰度值的分布特征等。例如，可以将不同区域图像的灰度特征的分布情况与真币对应的灰度特征分布情况进行比较，根据偏差结果确定待识别纸币的真伪，若偏差超过预设的偏差范围，则可以认定该待识别纸币为假币；或者对不同区域图像之间的灰度特征进行比较，根据不同区域之间的灰度特征的偏差值确定待识别纸币的真伪，若不同区域之间的灰度特征的偏差值超过预设的偏差阈值，则可以认定该待识别纸币为假币。

本实施例中，纸币识别设备获取待识别纸币的检测图像，并按照预设的规格对该检测图像进行区域划分，得到预设个数的区域图像，根据每个区域图像中的灰度特征确定待识别纸币的真伪。一方面，根据区域灰度特征确定待识别纸币真伪，其计算过程简单，能够快速检测出纸币的真伪，简化了检测过程，另一方面，通过划分区域的分块处理方式能够减少计算的时间复杂度，从而提高执行效率。

实施例二：

图3是本发明实施例二提供的一种纸币识别的方法的流程图，本发明实施例的执行主体为纸币识别设备，其具体可以是计算机设备，图3示例的纸币识别的方法具体可以包括步骤S201至步骤S206，详述如下：

S201、采集待识别纸币的红外透射图像。

具体地，使用图像传感器采集待识别纸币的红外透射图像。

S202、对待识别纸币的红外透射图像进行归一化处理，得到与预设尺寸范围相同的归一化图像。

具体的，对待识别纸币的红外投射图像进行归一化处理，将红外投射图像缩放到统一的预设尺寸范围，以方便后续的特征对比操作。

预设尺寸范围是指红外透射图像的像素点范围，具体可以根据实际应用的需要进行设置，此处不做限制。

以古巴3元纸币为例，古巴3元纸币的尺寸为15厘米长，7厘米宽，红外投射光线采集的分辨率为100*100dpi，因此可以将预设尺寸范围设置为590*276像素点范围，即将古巴3元纸币的红外投射图像的尺寸归一化到590*276像素点范围。

S203、对归一化图像进行截取，去除预设范围的边缘区域、水印区域和安全线区域，得到待识别纸币的检测图像。

具体地，由于归一化后的图像边缘区域像素点容易出现失真，因此需要对步骤S202得到的归一化图像进行截取，去除预设范围的边缘区域，同时，水印区域和安全线区域均有对应的检测方法检测真伪，因此排除水印区域和安全线区域，得到待识别纸币的检测图像。

以古巴3元纸币为例，在去除上下边界各5个像素点，左右边界各3个像素点后，得到的图像尺寸大小为580*270像素点，再排除该图像的黑水印区域和安全线区域后，得到待识别纸币的检测图像。

S204、按照预设的规格对待识别纸币的检测图像进行区域划分，得到预设个数的区域图像。

具体地，将待识别纸币的检测图像划分成预设规格大小的区域。

预设的规格可以是相同大小的区域，也可以是不同大小的区域，具体可以根据待识别纸币的类型和面值确定，预设个数根据预设的规格确定。

以古巴3元纸币为例，在步骤S203得到的图像尺寸大小为580*270像素点的基础上，将检测图像平均划分成10*10个区域，得到100个区域图像，每个区域图像的大小为58*27像素点。

S205、提取每个区域图像的特征值，该特征值包括区域图像的灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值中的至少一个。

具体地，根据步骤S204得到的预设个数的区域图像，在每个区域图像中提取对应的特征值，该特征值可以包括该区域图像的灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值中的至少一个。

灰度均值为区域图像中全部像素点的灰度值的平均值，灰度最大值为区域图像中像素点的灰度值的最大值，灰度最小值为区域图像中像素点的灰度值的最小值，灰度中值为区域图像中像素点的灰度值的中间值。

例如，若一个区域图像中包含3*3个像素点，每个像素点的灰度值分别为100，102，103，98，99，105，104，98，100。则灰度均值为(100+102+103+98+99+105+104+98+100)/9＝101；灰度最大值为105；灰度最小值为98；灰度中值为102，即98，99，100，102，103，104和105的中间值。

S206、比较每个区域图像的特征值之间的大小，并根据比较结果确定待识别纸币的真伪。

具体地，根据步骤S205提取的每个区域图像的特征值，通过对不同区域图像的特征值之间的大小的比较，根据不同区域之间的灰度值的偏差判断待识别纸币的真伪，若不同区域之间的灰度值的偏差超过预设的偏差阈值，则可以认定该待识别纸币为假币。

进一步地，比较每个区域图像的特征值之间的大小，并根据比较结果确定待识别纸币的真伪具体可以通过步骤S2061至步骤S2062完成，详述如下：

S2061、若在预设个数的区域图像中，任意两个区域图像对应的特征值的差均不超过预设的第一偏差阈值，则确认待识别纸币为真币，否则确认该待识别纸币为假币。

具体的，若特征值包括区域图像的灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值中的任意一个，假设特征值包括区域图像的灰度均值，则判断任意两个区域图像的灰度均值的差是否超过预设的第一偏差阈值，如果任意两个区域图像的灰度均值的差均不超过预设的第一偏差阈值，则确认该待识别纸币为真币，否则为假币。

若特征值包括区域图像的灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值，则判断任意两个区域图像的灰度均值的差、灰度最大值的差、灰度最小值的差和灰度中值的差是否均不超过预设的第一偏差阈值，若任意两个区域图像的灰度均值的差、灰度最大值的差、灰度最小值的差和灰度中值的差均不超过预设的第一偏差阈值，则确认该待识别纸币为真币，否则为假币。

S2062、若特征值包括灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值中的至少两个，并且每个区域图像中不同特征值之间的差均不超过预设的第二偏差阈值，则确认待识别纸币为真币，否则确定该待识别纸币为假币。

具体地，当特征值包括区域图像的灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值中的至少两个时，可以进一步通过判断在每个区域图像中不同特征值之间的差是否超过预设的第二偏差阈值来确定待识别纸币的真伪。

例如，若特征值包括区域图像的灰度均值、灰度最大值和灰度最小值，则进一步判断灰度均值和灰度最大值之间的差、灰度均值和灰度最小值之间的差，以及灰度最大值和灰度最小值之间的差是否均不超过预设的第二偏差阈值，若均不超过预设的第二偏差阈值，则确认该待识别之别为真币，否则为假币。

预设的第一偏差阈值和第二偏差阈值可以相同，也可以不相同，具体可以根据实际应用的情况进行设置，此处不做限制。

需要说明的是，步骤S2061和步骤S2062没有必然的先后顺序，其可以是并列执行的关系。并且，可以理解的是，当特征值只包括灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值中的任意一个时，只需通过步骤S2061即可检测待识别纸币的真伪；当特征值包括灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值中的至少两个时，可以采用步骤S2061的判断方法检测待识别纸币的真伪，也可以采用步骤S2062的判断方法检测待识别纸币的真伪，还可以同时采用步骤S2061和步骤S2062的判断方法检测待识别纸币的真伪。

本实施例中，纸币识别设备首先采集待识别纸币的红外透射图像，并对待识别纸币的红外透射图像进行归一化处理，得到与预设尺寸范围相同的归一化图像后，对该归一化图像进行截取，去除预设范围的边缘区域、水印区域和安全线区域，得到待识别纸币的检测图像。通过对红外投射图像的尺寸进行归一化处理，能够有效的减少纸币大小和采集环境对纸币真伪检测的准确性的影响，从而提高检测准确性。然后，纸币识别设备按照预设的规格对该检测图像进行区域划分，得到预设个数的区域图像，提取每个区域图像的特征值，该特征值包括区域图像的灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值中的至少一个，判断任意两个区域图像对应的特征值的差均是否超过预设的偏差阈值，或者每个区域图像中不同特征值之间的差均是否超过预设的偏差阈值，并根据判断结果确定待识别纸币的真伪。一方面，通过对区域图像的灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值之间进行比较，确定待识别纸币的真伪，其计算过程简单，能够灵活快速的检测出纸币真伪，简化了检测过程，另一方面，通过划分区域的分块处理方式能够减少计算的时间复杂度，从而提高执行效率。

实施例三：

图4是本发明实施例三提供的一种纸币识别的装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。图4示例的一种纸币识别的装置可以是前述实施例一提供的纸币识别的方法的执行主体。图4示例的一种纸币识别的装置包括参数获取模块31、划分模块32和识别模块33，各功能模块详细说明如下：

获取模块31，用于获取待识别纸币的检测图像；

划分模块32，用于按照预设的规格对所述检测图像进行区域划分，得到预设个数的区域图像；

识别模块33，用于根据每个所述区域图像中的灰度特征确定所述待识别纸币的真伪。

本实施例提供的一种纸币识别的装置中各模块实现各自功能的过程，具体可参考前述图1所示实施例的描述，此处不再赘述。

从上述图4示例的一种纸币识别的装置可知，本实施例中，纸币识别设备获取待识别纸币的检测图像，并按照预设的规格对该检测图像进行区域划分，得到预设个数的区域图像，根据每个区域图像中的灰度特征确定待识别纸币的真伪。一方面，根据区域灰度特征确定待识别纸币真伪，其计算过程简单，能够快速检测出纸币的真伪，简化了检测过程，另一方面，通过划分区域的分块处理方式能够减少计算的时间复杂度，从而提高执行效率。

实施例四：

图5是本发明实施例四提供的一种纸币识别的装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。图5示例的一种纸币识别的装置可以是前述实施例二提供的纸币识别的方法的执行主体。图5示例的一种纸币识别的装置包括参数获取模块41、划分模块42和识别模块43，各功能模块详细说明如下：

获取模块41，用于获取待识别纸币的检测图像；

划分模块42，用于按照预设的规格对所述检测图像进行区域划分，得到预设个数的区域图像；

识别模块43，用于根据每个所述区域图像中的灰度特征确定所述待识别纸币的真伪。

进一步地，获取模块41包括：

采集子模块411，用于采集所述待识别纸币的红外透射图像；

归一子模块412，用于对所述红外透射图像进行归一化处理，得到与预设尺寸范围相同的归一化图像；

截取子模块413，用于对所述归一化图像进行截取，去除预设范围的边缘区域、水印区域和安全线区域，得到所述检测图像。

进一步地，识别模块43包括：

提取子模块431，用于提取每个所述区域图像的特征值，其中，所述特征值包括所述区域图像的灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值中的至少一个；

判断子模块432，用于比较所述特征值之间的大小，并根据比较结果确定所述待识别纸币的真伪。

进一步地，判断子模块432还用于：

若在所述预设个数的区域图像中，任意两个所述区域图像对应的所述特征值的差均不超过预设的第一偏差阈值，则确认所述待识别纸币为真币，否则确认所述待识别纸币为假币。

进一步地，若所述特征值包括所述灰度均值、所述灰度最大值、所述灰度最小值和所述灰度中值中的至少两个，则判断子模块432还用于：

若每个所述区域图像中不同特征值之间的差均不超过预设的第二偏差阈值，则确认所述待识别纸币为真币，否则确认所述待识别纸币为假币.

本实施例提供的一种纸币识别的装置中各模块实现各自功能的过程，具体可参考前述图3所示实施例的描述，此处不再赘述。

从上述图5示例的一种纸币识别的装置可知，本实施例中，纸币识别设备首先采集待识别纸币的红外透射图像，并对待识别纸币的红外透射图像进行归一化处理，得到与预设尺寸范围相同的归一化图像后，对该归一化图像进行截取，去除预设范围的边缘区域、水印区域和安全线区域，得到待识别纸币的检测图像。通过对红外投射图像的尺寸进行归一化处理，能够有效的减少纸币大小和采集环境对纸币真伪检测的准确性的影响，从而提高检测准确性。然后，纸币识别设备按照预设的规格对该检测图像进行区域划分，得到预设个数的区域图像，提取每个区域图像的特征值，该特征值包括区域图像的灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值中的至少一个，判断任意两个区域图像对应的特征值的差均是否超过预设的偏差阈值，或者每个区域图像中不同特征值之间的差均是否超过预设的偏差阈值，并根据判断结果确定待识别纸币的真伪。一方面，通过对区域图像的灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值之间进行比较，确定待识别纸币的真伪，其计算过程简单，能够灵活快速的检测出纸币真伪，简化了检测过程，另一方面，通过划分区域的分块处理方式能够减少计算的时间复杂度，从而提高执行效率。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每一个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同或者相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

值得注意的是，上述装置实施例中，所包括的各个模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

本领域普通技术人员可以理解，实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种伪造纸币的识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

采集待识别纸币的红外透射图像；

对所述红外透射图像进行归一化处理，将所述红外透射图像缩放到统一的预设尺寸范围，得到与所述预设尺寸范围相同的归一化图像，所述预设尺寸范围根据红外透射图像的像素点范围设置；

对所述归一化图像进行截取，去除预设范围的边缘区域、水印区域和安全线区域，得到检测图像；

获取所述待识别纸币的所述检测图像；所述检测图像为所述待识别纸币的红外透射图像中颜色接近的区域，为所述待识别纸币的部分区域；

按照预设的规格对所述检测图像进行区域划分，得到预设个数的区域图像；

根据每个所述区域图像中的灰度特征确定所述待识别纸币的真伪。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述区域图像中的灰度特征确定所述待识别纸币的真伪包括：

提取每个所述区域图像的特征值，其中，所述特征值包括所述区域图像的灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值中的至少一个；

比较所述特征值之间的大小，并根据比较结果确定所述待识别纸币的真伪。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述比较所述特征值之间的大小，并根据比较结果确定所述待识别纸币的真伪包括：

若在所述预设个数的区域图像中，任意两个所述区域图像对应的所述特征值的差均不超过预设的第一偏差阈值，则确认所述待识别纸币为真币，否则确认所述待识别纸币为假币。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述特征值包括所述灰度均值、所述灰度最大值、所述灰度最小值和所述灰度中值中的至少两个，则所述比较所述特征值之间的大小，并根据比较结果确定所述待识别纸币的真伪还包括：

若每个所述区域图像中不同特征值之间的差均不超过预设的第二偏差阈值，则确认所述待识别纸币为真币，否则确认所述待识别纸币为假币。

5.一种伪造纸币的识别的装置，其特征在于，所述装置包括：

采集子模块，用于采集待识别纸币的红外透射图像；

归一子模块，用于对所述红外透射图像进行归一化处理，将所述红外透射图像缩放到统一的预设尺寸范围，得到与预设尺寸范围相同的归一化图像，所述预设尺寸范围根据红外透射图像的像素点范围设置；

截取子模块，用于对所述归一化图像进行截取，去除预设范围的边缘区域、水印区域和安全线区域，得到检测图像；

获取模块，用于获取所述待识别纸币的所述检测图像；所述检测图像为所述待识别纸币的红外透射图像中颜色接近的区域，为所述待识别纸币的部分区域；

划分模块，用于按照预设的规格对所述检测图像进行区域划分，得到预设个数的区域图像；

识别模块，用于根据每个所述区域图像中的灰度特征确定所述待识别纸币的真伪。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述识别模块包括：

提取子模块，用于提取每个所述区域图像的特征值，其中，所述特征值包括所述区域图像的灰度均值、灰度最大值、灰度最小值和灰度中值中的至少一个；

判断子模块，用于比较所述特征值之间的大小，并根据比较结果确定所述待识别纸币的真伪。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述判断子模块还用于：

若在所述预设个数的区域图像中，任意两个所述区域图像对应的所述特征值的差均不超过预设的第一偏差阈值，则确认所述待识别纸币为真币，否则确认所述待识别纸币为假币。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，若所述特征值包括所述灰度均值、所述灰度最大值、所述灰度最小值和所述灰度中值中的至少两个，则所述判断子模块还用于：

若每个所述区域图像中不同特征值之间的差均不超过预设的第二偏差阈值，则确认所述待识别纸币为真币，否则确认所述待识别纸币为假币。