CN107481389A - 一种纸币冠字号区域图像二值化处理方法 - Google Patents
一种纸币冠字号区域图像二值化处理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107481389A CN107481389A CN201710654216.3A CN201710654216A CN107481389A CN 107481389 A CN107481389 A CN 107481389A CN 201710654216 A CN201710654216 A CN 201710654216A CN 107481389 A CN107481389 A CN 107481389A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- crown word
- mrow
- area image
- number area
- word number
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/14—Image acquisition
- G06V30/146—Aligning or centring of the image pick-up or image-field
- G06V30/1475—Inclination or skew detection or correction of characters or of image to be recognised
- G06V30/1478—Inclination or skew detection or correction of characters or of image to be recognised of characters or characters lines
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/14—Image acquisition
- G06V30/148—Segmentation of character regions
- G06V30/153—Segmentation of character regions using recognition of characters or words
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07D—HANDLING OF COINS OR VALUABLE PAPERS, e.g. TESTING, SORTING BY DENOMINATIONS, COUNTING, DISPENSING, CHANGING OR DEPOSITING
- G07D7/00—Testing specially adapted to determine the identity or genuineness of valuable papers or for segregating those which are unacceptable, e.g. banknotes that are alien to a currency
- G07D7/20—Testing patterns thereon
- G07D7/2008—Testing patterns thereon using pre-processing, e.g. de-blurring, averaging, normalisation or rotation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
Abstract
本发明公开一种纸币冠字号区域图像二值化处理方法,包括步骤:从待识别纸币的绿光图像中截取冠字号区域图像并根据纸币华倾斜度进行仿射变换矫正;计算矫正后冠字号区域图像的均值、方差、最大值及最小值,根据公式计算二值化阈值,然后利用所述二值化阈值对冠字号区域图像化处理,得到二值化图像。本发明二值化处理后的冠字号图像是不包含任何干扰的纯净图像,可以有效的排除冠字号周围图案的干扰和涂写脏污等干扰,大大提高了纸币冠字号定位的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及纸币识别处理技术领域,具体涉及一种纸币冠字号区域图像二值化处理方法。
背景技术
在全球高新技术高速发展的今天,金融安全显得愈发重要。如何更好的保护国家金融安全,更好的打击金融犯罪,成为了当前一个重要的研究课题。
其中纸币在金融领域扮演着重要角色,在货币高速流通的今天,如何快速的追踪与定位货币的使用情况,是一个尤为重要的研究内容。冠字号的产生极大的提高了金融监管部门的监管能力,并有利于追踪与定位货币的使用情况,冠字号的正确识别与存储可以为货币的安全流通保驾护航。
然而,当前流行的冠字号识别方法,其准确率已经高达99%,再次提高其识别精度是一个非常困难的事情。经过大量的实验与研究发现,影响冠字号识别的准确性关键在于冠字号的正确分割。由于纸币在钞票通道中的姿态各异,破损情况未知,第一次冠字号区域裁剪是粗略裁剪,粗略裁剪冠字号会引入冠字号周边的图案干扰,或者脏污涂写等干扰,这些干扰对于冠字号的准确分割产生很大影响。因此如何更加准确的定位冠字号位置对于冠字号的识别结果至关重要。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷,而提供一种纸币冠字号区域图像二值化处理方法。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是:
一种纸币冠字号区域图像二值化处理方法,包括步骤如下:
从待识别纸币的绿光图像中截取冠字号区域图像并根据纸币的倾斜度进行仿射变换矫正;
计算矫正后冠字号区域图像的均值、方差、最大值及最小值,根据下式计算二值化阈值,然后利用所述二值化阈值对冠字号区域图像化处理,得到二值化图像:
其中,Threshold为二值化阈值,Mean为矫正后冠字号区域图像的均值,Deviation为矫正后冠字号区域图像的方差,Max为矫正后冠字号区域图像的最大值,Min为矫正后冠字号区域图像的最小值。
其中,通过逐像素扫描图像的方式计算矫正后冠字号区域图像的均值、方差,最大值以及最小值。
利用SVM分类器从所述绿光图像中确定冠字号区域的位置并截取冠字号区域图像。
在确定冠字号区域的位置时,是利用SVM分类器通过纸币的面额及版本进行判断确定冠字号区域的位置并截取冠字号区域图像的。
采用CIS接触式图像传感器采集待识别纸币的绿光图像。
本发明的纸币冠字号区域图像二值化处理方法,比经典的OTSU(最大类间方差法、大津算法)以及迭代算法更加适合冠字号的二值化分割,具有更强的针对性,提出的分割方法具有更强的鲁棒性,具有更高的准确性,二值化处理后的冠字号图像是不包含任何干扰的纯净图像,可以有效的排除冠字号周围图案的干扰和涂写脏污等干扰,大大提高了纸币冠字号定位的准确性。
附图说明
图1是纸币冠字号区域图像二值化处理方法流程图;
图2a-2e是纸币冠字号定位测试示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。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。
参见图1所示,一种纸币冠字号区域图像二值化处理方法,包括步骤如下:
从待识别纸币的绿光图像中截取冠字号区域图像,并根据纸币的倾斜度进行仿射变换矫正;
计算矫正后冠字号区域图像的均值、方差、最大值及最小值,根据下式计算二值化阈值,然后利用所述二值化阈值对冠字号区域图像化处理,得到二值化图像:
其中,Threshold为二值化阈值,Mean为矫正后冠字号区域图像的均值,Deviation为矫正后冠字号区域图像的方差,Max为矫正后冠字号区域图像的最大值,Min为矫正后冠字号区域图像的最小值。
具体的,可利用SVM分类器从采集的所述绿光图像中确定冠字号区域的位置并截取冠字号区域图像。
具体的,在确定冠字号区域的位置时,是利用SVM分类器通过纸币的面额及版本、面向进行判断确定冠字号区域的位置并截取冠字号区域图像的。
具体在处理时,可以提取纸币绿光图像的特征点,并使用Support VectorMachines(支持向量机)分类器确定当前纸币的面额、版本、面向信息,并根据这些信息准确定位冠字号所在的位置,截取冠字号区域图像并保存在处理器的DDR中。
本发明所提出的二值化分割方法,比经典的OTSU(最大类间方差法、大津算法)以及迭代算法更加适合冠字号的二值化分割,具有更强的针对性,提出的分割方法具有更强的鲁棒性。
在确定纸币的倾斜度进行仿射变换矫正时,可以是根据图像中纸币和背景的梯度,在纸币的上边界确定若干离散点,并利用这些离散点确定一条直线方程。通过直线方程确定直线的斜率,进而确定纸币的倾斜方向,再利用仿射变换对截取的冠字号区域图像进行矫正并保存在识别处理器的DDR中。
其中,具体的,根据截取后的冠字号区域图像的矫正后图像,通过逐像素扫描图像的方式计算矫正后图像的均值、方差,最大值以及最小值。
其中,对待识别纸币的绿光图像采集时,可采用CIS接触式图像传感器进行。
如图2a-2e所示,图2a-2e为5组测试图像,每组测试图像又包含2张图像,每组图像从左到右再,依次为截取的冠字号区域图像、冠字号区域二值图像。
本发明的纸币冠字号区域图像二值化处理方法,比经典的OTSU(最大类间方差法、大津算法)以及迭代算法更加适合冠字号的二值化分割,具有更强的针对性,提出的分割方法具有更强的鲁棒性,具有更高的准确性,二值化处理后的冠字号图像是不包含任何干扰的纯净图像,可以有效的排除冠字号周围图案的干扰和涂写脏污等干扰,大大提高了纸币冠字号定位的准确性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出的是,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种纸币冠字号区域图像二值化处理方法,其特征在于,包括步骤如下:
从待识别纸币的绿光图像中截取冠字号区域图像并根据纸币的倾斜度进行仿射变换矫正;
计算矫正后冠字号区域图像的均值、方差、最大值及最小值,根据下式计算二值化阈值,然后利用所述二值化阈值对冠字号区域图像化处理,得到二值化图像:
<mrow>
<mi>T</mi>
<mi>h</mi>
<mi>r</mi>
<mi>e</mi>
<mi>s</mi>
<mi>h</mi>
<mi>o</mi>
<mi>l</mi>
<mi>d</mi>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>M</mi>
<mi>e</mi>
<mi>a</mi>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mi>D</mi>
<mi>e</mi>
<mi>v</mi>
<mi>i</mi>
<mi>a</mi>
<mi>t</mi>
<mi>i</mi>
<mi>o</mi>
<mi>n</mi>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>M</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
<mo>/</mo>
<mi>M</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>M</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mo>></mo>
<mn>0</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>M</mi>
<mi>e</mi>
<mi>a</mi>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mi>D</mi>
<mi>e</mi>
<mi>v</mi>
<mi>i</mi>
<mi>a</mi>
<mi>t</mi>
<mi>i</mi>
<mi>o</mi>
<mi>n</mi>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>M</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
<mo>/</mo>
<mn>30</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
<mtd>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>M</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mo>=</mo>
<mn>0</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中,Threshold为二值化阈值,Mean为矫正后冠字号区域图像的均值,Deviation为矫正后冠字号区域图像的方差,Max为矫正后冠字号区域图像的最大值,Min为矫正后冠字号区域图像的最小值。
2.根据权利要求1所述纸币冠字号区域图像二值化处理方法,其特征在于,通过逐像素扫描图像的方式计算矫正后冠字号区域图像的均值、方差,最大值以及最小值。
3.根据权利要求1所述纸币冠字号区域图像二值化处理方法,其特征在于,利用SVM分类器从所述绿光图像中确定冠字号区域的位置并截取冠字号区域图像。
4.根据权利要求3所述纸币冠字号区域图像二值化处理方法,其特征在于,在确定冠字号区域的位置时,是利用SVM分类器通过纸币的面额、面向及版本进行判断确定冠字号区域的位置并截取冠字号区域图像的。
5.根据权利要求1所述纸币冠字号区域图像二值化处理方法,其特征在于,采用CIS接触式图像传感器采集待识别纸币的绿光图像。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710654216.3A CN107481389B (zh) | 2017-08-03 | 2017-08-03 | 一种纸币冠字号区域图像二值化处理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710654216.3A CN107481389B (zh) | 2017-08-03 | 2017-08-03 | 一种纸币冠字号区域图像二值化处理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107481389A true CN107481389A (zh) | 2017-12-15 |
CN107481389B CN107481389B (zh) | 2019-06-07 |
Family
ID=60596924
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710654216.3A Active CN107481389B (zh) | 2017-08-03 | 2017-08-03 | 一种纸币冠字号区域图像二值化处理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107481389B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111046866A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-04-21 | 哈尔滨工程大学 | 一种结合ctpn和svm的人民币冠字号区域检测方法 |
CN117115486A (zh) * | 2023-10-19 | 2023-11-24 | 恒银金融科技股份有限公司 | 纸币版本的识别方法、装置和电子设备 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2332645A (en) * | 1997-12-19 | 1999-06-30 | Amp Gmbh | Piezoelectric security thread detection apparatus |
US20140140513A1 (en) * | 2012-11-19 | 2014-05-22 | International Business Machines Corporation | Reliable physical unclonable function for device authentication |
CN104318238A (zh) * | 2014-11-10 | 2015-01-28 | 广州御银科技股份有限公司 | 一种验钞模块中对扫描的钞票图提取冠字号的方法 |
CN104616019A (zh) * | 2015-03-04 | 2015-05-13 | 国网山东省电力公司泰安供电公司 | 电力设备标牌图像的识别方法 |
CN106204616A (zh) * | 2016-07-21 | 2016-12-07 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种伊朗纸币币值的识别方法及装置 |
CN106920318A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-04 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种纸币的鉴别方法及装置 |
-
2017
- 2017-08-03 CN CN201710654216.3A patent/CN107481389B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2332645A (en) * | 1997-12-19 | 1999-06-30 | Amp Gmbh | Piezoelectric security thread detection apparatus |
US20140140513A1 (en) * | 2012-11-19 | 2014-05-22 | International Business Machines Corporation | Reliable physical unclonable function for device authentication |
CN104318238A (zh) * | 2014-11-10 | 2015-01-28 | 广州御银科技股份有限公司 | 一种验钞模块中对扫描的钞票图提取冠字号的方法 |
CN104616019A (zh) * | 2015-03-04 | 2015-05-13 | 国网山东省电力公司泰安供电公司 | 电力设备标牌图像的识别方法 |
CN106204616A (zh) * | 2016-07-21 | 2016-12-07 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种伊朗纸币币值的识别方法及装置 |
CN106920318A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-04 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种纸币的鉴别方法及装置 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111046866A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-04-21 | 哈尔滨工程大学 | 一种结合ctpn和svm的人民币冠字号区域检测方法 |
CN111046866B (zh) * | 2019-12-13 | 2023-04-18 | 哈尔滨工程大学 | 一种结合ctpn和svm的人民币冠字号区域检测方法 |
CN117115486A (zh) * | 2023-10-19 | 2023-11-24 | 恒银金融科技股份有限公司 | 纸币版本的识别方法、装置和电子设备 |
CN117115486B (zh) * | 2023-10-19 | 2024-03-19 | 恒银金融科技股份有限公司 | 纸币版本的识别方法、装置和电子设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107481389B (zh) | 2019-06-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107464335A (zh) | 一种纸币冠字号定位方法 | |
CN105243730B (zh) | 纸币识别方法及系统 | |
CN109658584B (zh) | 一种票据信息识别方法及装置 | |
CN105184955B (zh) | 一种纸币的识别方法和装置 | |
CN104318238A (zh) | 一种验钞模块中对扫描的钞票图提取冠字号的方法 | |
CN101350063B (zh) | 人脸特征点定位方法及装置 | |
CN104091388B (zh) | 一种基于磁图像的纸币鉴伪方法及装置 | |
JP6139658B2 (ja) | 文字認識方法及び文字認識システム | |
CN107464252A (zh) | 一种基于混合特征的可见光与红外异源图像识别方法 | |
CN105046252A (zh) | 一种人民币冠字码识别方法 | |
WO2023279966A1 (zh) | 一种多车道线检测方法、装置及检测设备 | |
CN107393115A (zh) | 一种纸币冠字号识别与鉴伪方法 | |
CN104200561A (zh) | 一种基于纹理特征识别具有字迹污损人民币的方法 | |
Johnson et al. | Fingerprint pore characteristics for liveness detection | |
CN105574542A (zh) | 基于多传感器融合的多视觉特征车辆检测方法 | |
CN109409158B (zh) | 一种基于二维码边缘粗糙度的防伪方法 | |
CN107481389A (zh) | 一种纸币冠字号区域图像二值化处理方法 | |
CN106780954A (zh) | 一种纸币识别的方法及装置 | |
CN103886309A (zh) | 人像识别鉴别美元面额的方法 | |
CN106504407A (zh) | 一种处理纸币图像的方法及装置 | |
Sharan et al. | Detection of counterfeit Indian currency note using image processing | |
CN107742357A (zh) | 一种纸币冠字号的识别方法及装置 | |
Latha et al. | Fake currency detection using Image processing | |
CN110532938A (zh) | 基于Faster-RCNN的纸质作业页码识别方法 | |
Chen | Chinese coin recognition based on unwrapped image and rotation invariant template matching |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |