CN107730706B - 一种纸币识别方法、装置、终端设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明属于金融机具领域,尤其涉及一种纸币识别方法、装置、终端设备及可读存储介质。所述方法采集待识别纸币的红外透射图像,然后根据柱子图案在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估所述柱子图案在所述红外透射图像中的目标区域,由于真币的印刷工艺较为精湛,可保证在红外透射下柱子图案不可见,而高仿的异常币的印刷工艺与之差别较大,在红外透射下往往会呈现出明显的柱子图案,因此,可以在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配,若匹配成功,则可判定所述待识别纸币为异常币。与现有技术相比,本发明的技术方案由于充分利用了异常币所具有的特殊光学性质,可以极大提高对异常币进行识别的准确率。
Description
技术领域
本发明属于金融机具领域,尤其涉及一种纸币识别方法、装置、终端设备及可读存储介质。
背景技术
纸币识别是各类ATM机的基本功能之一,其主要原理是利用纸币上设置的各种标识来判断纸币的真伪,以防伪币流入市场,影响正常的金融秩序。
目前常用的纸币上一般都会有黑水印、白水印、胶印对印等防伪标识,通过这些防伪标识可以有效地对假币进行识别。但是,这些常用的防伪标识也往往是不法分子关注的重点,其在进行制造假币的过程中,会在这些地方投入大量精力,不断提高其制造假币的工艺,尽量使假币拥有几可乱真的防伪标识,从而使得现有技术对这种高仿的假币进行识别的准确率较低。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种纸币识别方法、装置、终端设备及可读存储介质,以解决现有技术中对高仿的假币进行识别的准确率较低的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种纸币识别方法,可以包括:
采集待识别纸币的红外透射图像,所述待识别纸币为面值100元的第五套人民币;
根据柱子图案在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估所述柱子图案在所述红外透射图像中的目标区域;
在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配,若匹配成功,则判定所述待识别纸币为异常币。
优选地,所述在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配可以包括:
在所述目标区域中分别定位出第一特征子区域和第一背景子区域,所述第一特征子区域为所述柱子图案左侧的弧形图案区域,所述第一背景子区域为从所述弧形图案区域的外缘向外延伸至所述目标区域的边缘所形成的区域;
分别计算所述第一特征子区域的平均灰度值和所述第一背景子区域的平均灰度值;
若所述第一背景子区域的平均灰度值和所述第一特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第一阈值,则判定匹配成功。
进一步地,所述分别计算所述第一特征子区域的平均灰度值和所述第一背景子区域的平均灰度值包括:
从所述第一特征子区域中选取预设的第一数目的像素点作为第一参考像素点;
计算所述第一参考像素点的平均灰度值;
将所述第一参考像素点的平均灰度值确定为所述第一特征子区域的平均灰度值;
从所述第一背景子区域中选取预设的第二数目的像素点作为第二参考像素点;
计算所述第二参考像素点的平均灰度值;
将所述第二参考像素点的平均灰度值确定为所述第一背景子区域的平均灰度值。
可选地,所述在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配可以包括:
在所述目标区域中分别定位出第二特征子区域和第二背景子区域,所述第二特征子区域为所述柱子图案下部的柱基区域,所述第二背景子区域为从所述柱基区域的下边界向下延伸至所述目标区域的边缘所形成的区域;
分别计算所述第二特征子区域的平均灰度值和所述第二背景子区域的平均灰度值;
若所述第二背景子区域的平均灰度值和所述第二特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第二阈值,则判定匹配成功。
可选地,所述在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配可以包括:
在所述目标区域中分别定位出第三特征子区域和第三背景子区域,所述第三特征子区域为所述柱子图案中两根柱子之间的相接区域,所述第三背景子区域为从所述相接区域的左边界向左延伸预设长度所形成的区域;
分别计算所述第三特征子区域的平均灰度值和所述第三背景子区域的平均灰度值;
若所述第三背景子区域的平均灰度值和所述第三特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第三阈值,则判定匹配成功。
本发明实施例的第二方面提供了一种纸币识别装置,可以包括:
图像采集模块,用于采集待识别纸币的红外透射图像,所述待识别纸币为面值100元的第五套人民币;
目标区域预估模块,用于根据柱子图案在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估所述柱子图案在所述红外透射图像中的目标区域;
图案匹配模块,用于在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配,若匹配成功,则判定所述待识别纸币为异常币;
异常币判定模块,用于若匹配成功,则判定所述待识别纸币为异常币。
优选地,所述图案匹配模块可以包括:
第一定位单元,用于在所述目标区域中分别定位出第一特征子区域和第一背景子区域,所述第一特征子区域为所述柱子图案左侧的弧形图案区域,所述第一背景子区域为从所述弧形图案区域的外缘向外延伸至所述目标区域的边缘所形成的区域;
第一灰度值计算单元,用于分别计算所述第一特征子区域的平均灰度值和所述第一背景子区域的平均灰度值;
第一判定单元,用于若所述第一背景子区域的平均灰度值和所述第一特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第一阈值,则判定匹配成功。
进一步地,所述第一灰度值计算单元可以包括:
第一参考像素点选取子单元,用于从所述第一特征子区域中选取预设的第一数目的像素点作为第一参考像素点;
第一参考灰度值计算子单元,用于计算所述第一参考像素点的平均灰度值;
特征灰度值确定子单元,用于将所述第一参考像素点的平均灰度值确定为所述第一特征子区域的平均灰度值;
第二参考像素点选取子单元,用于从所述第一背景子区域中选取预设的第二数目的像素点作为第二参考像素点;
第二参考灰度值计算子单元,用于计算所述第二参考像素点的平均灰度值;
背景灰度值确定子单元,用于将所述第二参考像素点的平均灰度值确定为所述第一背景子区域的平均灰度值。
可选地,所述图案匹配模块可以包括:
第二定位单元,用于在所述目标区域中分别定位出第二特征子区域和第二背景子区域,所述第二特征子区域为所述柱子图案下部的柱基区域,所述第二背景子区域为从所述柱基区域的下边界向下延伸至所述目标区域的边缘所形成的区域;
第二灰度值计算单元,用于分别计算所述第二特征子区域的平均灰度值和所述第二背景子区域的平均灰度值;
第二判定单元,用于若所述第二背景子区域的平均灰度值和所述第二特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第二阈值,则判定匹配成功。
可选地,所述图案匹配模块可以包括:
第三定位单元,用于在所述目标区域中分别定位出第三特征子区域和第三背景子区域,所述第三特征子区域为所述柱子图案中两根柱子之间的相接区域,所述第三背景子区域为从所述相接区域的左边界向左延伸预设长度所形成的区域;
第三灰度值计算单元,用于分别计算所述第三特征子区域的平均灰度值和所述第三背景子区域的平均灰度值;
第三判定单元,用于若所述第三背景子区域的平均灰度值和所述第三特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第三阈值,则判定匹配成功。
本发明实施例的第三方面提供了一种纸币识别终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现以上任一种纸币识别方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现以上任一种纸币识别方法的步骤。
本发明与现有技术相比存在的有益效果是:通过本发明,采集待识别纸币(面值100元的第五套人民币)的红外透射图像,然后根据柱子图案在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估所述柱子图案在所述红外透射图像中的目标区域,由于真币的印刷工艺较为精湛,可保证在红外透射下柱子图案不可见,而高仿的异常币的印刷工艺与之差别较大,在红外透射下往往会呈现出明显的柱子图案,因此,可以在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配,若匹配成功,则可判定所述待识别纸币为异常币。与现有技术相比,本发明的技术方案由于充分利用了异常币所具有的特殊光学性质,可以极大提高对异常币进行识别的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的纸币识别方法的示意流程图;
图2为根据柱子图案在与待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估柱子图案在红外透射图像中的目标区域的示意图;
图3为进行柱子图案匹配时使用到的特征区域的示意图;
图4为本发明实施例提供的纸币识别装置的示意框图;
图5是本发明实施例提供的纸币识别终端设备的示意框图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而非全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,是本发明实施例提供的一种纸币识别方法的示意流程图,所述方法可以包括:
步骤S101、采集待识别纸币的红外透射图像。
所述待识别纸币为面值100元的第五套人民币,其红外透射图像为所述待识别纸币在接触式图像感应装置(Contact Image Sensor,CIS)所发出的红外光透射下呈现出的图像。
步骤S102、根据柱子图案在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估所述柱子图案在所述红外透射图像中的目标区域。
所述柱子图案位于面值100元的第五套人民币背面左侧。具体地,图2a为所述标准纸币的背面图,左侧的矩形实线所示位置即为柱子图案在所述标准纸币中的位置,以此为标准,可以预估出柱子图案在所述红外透射图像中可能出现的区域,也即所述目标区域,图2b为所述红外透射图像,左侧的矩形实线区域是完全比照图2a中的矩形实线区域所确定的,优选地,将其在上、下、左、右四个方向均预留一定的冗余区域,从而形成图2b中的矩形虚线区域,将该矩形虚线区域确定为所述目标区域。
步骤S103、在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配。
如图3所示,在本实施例中,主要是通过对所述柱子图案的某些固有图像特征的识别来进行所述柱子图案的匹配,若满足这些图像特征,则可以认为匹配成功,若不满足这些图像特征,则认为匹配失败。
现以图3中所示的弧形图案区域为例来详细说明该匹配过程:
首先,在所述目标区域中分别定位出第一特征子区域和第一背景子区域。
所述第一特征子区域为所述柱子图案左侧的弧形图案区域,所述第一背景子区域为从所述弧形图案区域的外缘向外延伸至所述目标区域的边缘所形成的区域。
然后,分别计算所述第一特征子区域的平均灰度值和所述第一背景子区域的平均灰度值。
若对所述第一特征子区域以及所述第一背景子区域的所有像素点均进行计算,则计算量较大,实际中,可以将这一过程简化为:从所述第一特征子区域中选取预设的第一数目的像素点作为第一参考像素点,计算所述第一参考像素点的平均灰度值,将所述第一参考像素点的平均灰度值确定为所述第一特征子区域的平均灰度值;从所述第一背景子区域中选取预设的第二数目的像素点作为第二参考像素点,计算所述第二参考像素点的平均灰度值,将所述第二参考像素点的平均灰度值确定为所述第一背景子区域的平均灰度值。
所述第一数目及所述第二数目可以根据实际情况进行设置,容易理解地,所述第一数目及所述第二数目越大,则计算结果越精确,可信度越高,但是计算量也越大,所述第一数目及所述第二数目越小,则计算量越小,但是其计算结果精确度及可信度越高,实际应用中,需要充分平衡计算量与精确度之间的关系。
最后,根据所述第一背景子区域的平均灰度值和所述第一特征子区域的平均灰度值来判断是否匹配成功。若所述第一背景子区域的平均灰度值和所述第一特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第一阈值,则判定匹配成功,否则,则判定匹配失败。
类似地,若以图3中所示的柱基区域来进行匹配,则匹配过程如下:
首先,在所述目标区域中分别定位出第二特征子区域和第二背景子区域。
所述第二特征子区域为所述柱子图案下部的柱基区域,所述第二背景子区域为从所述柱基区域的下边界向下延伸至所述目标区域的边缘所形成的区域。
然后,分别计算所述第二特征子区域的平均灰度值和所述第二背景子区域的平均灰度值。
具体的计算方法与上述弧形图案区域的例子类似,本实施例对此不再赘述。
最后,根据所述第二背景子区域的平均灰度值和所述第二特征子区域的平均灰度值来判断是否匹配成功。若所述第二背景子区域的平均灰度值和所述第二特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第二阈值,则判定匹配成功,否则,则判定匹配失败。
若以图3中所示的柱子相接区域来进行匹配,则匹配过程如下:
首先,在所述目标区域中分别定位出第三特征子区域和第三背景子区域。
所述第三特征子区域为所述柱子图案中两根柱子之间的相接区域,所述第三背景子区域为从所述相接区域的左边界向左延伸预设长度所形成的区域;
然后,分别计算所述第三特征子区域的平均灰度值和所述第三背景子区域的平均灰度值。
具体的计算方法与上述弧形图案区域的例子类似,本实施例对此不再赘述。
最后,根据所述第三背景子区域的平均灰度值和所述第三特征子区域的平均灰度值来判断是否匹配成功。若所述第三背景子区域的平均灰度值和所述第三特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第三阈值,则判定匹配成功,否则,则判定匹配失败。
所述第一阈值、第二阈值及第三阈值可以根据实际情况分别设置,本实施例对此不作具体限定。
以上是对各个特征区域分别进行匹配,优选地,为了进一步提高准确率,还可以对这些特征区域结合起来进行匹配,在多个特征区域均符合对应的预设条件(该预设条件分别为:所述第一背景子区域的平均灰度值和所述第一特征子区域的平均灰度值的差值大于所述第一阈值、所述第二背景子区域的平均灰度值和所述第二特征子区域的平均灰度值的差值大于所述第二阈值、所述第三背景子区域的平均灰度值和所述第三特征子区域的平均灰度值的差值大于所述第三阈值)时,才判定柱子图案匹配成功。
步骤S104、判断是否匹配成功。
若匹配成功,也即在所述目标区域中识别出所述柱子图案,则可执行步骤S105,反之,则执行步骤S106。
步骤S105、判定所述待识别纸币为异常币。
步骤S106,对所述待识别纸币做进一步的识别。
综上所述,本发明实施例采集待识别纸币的红外透射图像,然后根据柱子图案在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估所述柱子图案在所述红外透射图像中的目标区域,由于真币的印刷工艺较为精湛,可保证在红外透射下柱子图案不可见,而高仿的异常币的印刷工艺与之差别较大,在红外透射下往往会呈现出明显的柱子图案,因此,可以在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配,若匹配成功,则可判定所述待识别纸币为异常币。与现有技术相比,本发明的技术方案由于充分利用了异常币所具有的特殊光学性质,可以极大提高对异常币进行识别的准确率。
如图4所示,是本发明实施例提供的一种纸币识别装置的示意框图,所述装置可以包括:
图像采集模块401,用于采集待识别纸币的红外透射图像,所述待识别纸币为面值100元的第五套人民币;
目标区域预估模块402,用于根据柱子图案在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估所述柱子图案在所述红外透射图像中的目标区域;
图案匹配模块403,用于在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配;
异常币判定模块404,用于若匹配成功,则判定所述待识别纸币为异常币。
优选地,所述图案匹配模块403可以包括:
第一定位单元,用于在所述目标区域中分别定位出第一特征子区域和第一背景子区域,所述第一特征子区域为所述柱子图案左侧的弧形图案区域,所述第一背景子区域为从所述弧形图案区域的外缘向外延伸至所述目标区域的边缘所形成的区域;
第一灰度值计算单元,用于分别计算所述第一特征子区域的平均灰度值和所述第一背景子区域的平均灰度值;
第一判定单元,用于若所述第一背景子区域的平均灰度值和所述第一特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第一阈值,则判定匹配成功。
进一步地,所述第一灰度值计算单元可以包括:
第一参考像素点选取子单元,用于从所述第一特征子区域中选取预设的第一数目的像素点作为第一参考像素点;
第一参考灰度值计算子单元,用于计算所述第一参考像素点的平均灰度值;
特征灰度值确定子单元,用于将所述第一参考像素点的平均灰度值确定为所述第一特征子区域的平均灰度值;
第二参考像素点选取子单元,用于从所述第一背景子区域中选取预设的第二数目的像素点作为第二参考像素点;
第二参考灰度值计算子单元,用于计算所述第二参考像素点的平均灰度值;
背景灰度值确定子单元,用于将所述第二参考像素点的平均灰度值确定为所述第一背景子区域的平均灰度值。
可选地,所述图案匹配模块403可以包括:
第二定位单元,用于在所述目标区域中分别定位出第二特征子区域和第二背景子区域,所述第二特征子区域为所述柱子图案下部的柱基区域,所述第二背景子区域为从所述柱基区域的下边界向下延伸至所述目标区域的边缘所形成的区域;
第二灰度值计算单元,用于分别计算所述第二特征子区域的平均灰度值和所述第二背景子区域的平均灰度值;
第二判定单元,用于若所述第二背景子区域的平均灰度值和所述第二特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第二阈值,则判定匹配成功。
可选地,所述图案匹配模块403可以包括:
第三定位单元,用于在所述目标区域中分别定位出第三特征子区域和第三背景子区域,所述第三特征子区域为所述柱子图案中两根柱子之间的相接区域,所述第三背景子区域为从所述相接区域的左边界向左延伸预设长度所形成的区域;
第三灰度值计算单元,用于分别计算所述第三特征子区域的平均灰度值和所述第三背景子区域的平均灰度值;
第三判定单元,用于若所述第三背景子区域的平均灰度值和所述第三特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第三阈值,则判定匹配成功。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
应理解,上述各个实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
图5是本发明一实施例提供的纸币识别终端设备的示意框图。如图5所示,该实施例的纸币识别终端设备5包括:处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序52。所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各个纸币识别方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤S101至步骤S106。或者,所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如图4所示模块401至模块404的功能。
示例性的,所述计算机程序52可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中,并由所述处理器50执行,以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序52在所述纸币识别终端设备5中的执行过程。例如,所述计算机程序52可以被图像采集模块、目标区域预估模块、图案匹配模块和异常币判定模块。
所述纸币识别终端设备5可以是验钞机、存款机、取款机及存取款一体机等终端设备。所述纸币识别终端设备可包括,但不仅限于,处理器50、存储器51。本领域技术人员可以理解,图5仅仅是纸币识别终端设备5的示例,并不构成对纸币识别终端设备5的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如所述纸币识别终端设备5还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器51可以是所述纸币识别终端设备5的内部存储单元,例如纸币识别终端设备5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述纸币识别终端设备5的外部存储设备,例如所述纸币识别终端设备5上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,所述存储器51还可以既包括所述纸币识别终端设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机程序以及所述纸币识别终端设备5所需的其它程序和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/终端设备和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种纸币识别方法,其特征在于,包括:
采集待识别纸币的红外透射图像,所述待识别纸币为面值100元的第五套人民币;
根据柱子图案在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估所述柱子图案在所述红外透射图像中的目标区域;
在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配,若匹配成功,则判定所述待识别纸币为异常币;
所述在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配包括:
在所述目标区域中分别定位出第一特征子区域和第一背景子区域,所述第一特征子区域为所述柱子图案左侧的弧形图案区域,所述第一背景子区域为从所述弧形图案区域的外缘向外延伸至所述目标区域的边缘所形成的区域;
分别计算所述第一特征子区域的平均灰度值和所述第一背景子区域的平均灰度值;
若所述第一背景子区域的平均灰度值和所述第一特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第一阈值,则判定匹配成功。
2.根据权利要求1所述的纸币识别方法,其特征在于,所述分别计算所述第一特征子区域的平均灰度值和所述第一背景子区域的平均灰度值包括:
从所述第一特征子区域中选取预设的第一数目的像素点作为第一参考像素点;
计算所述第一参考像素点的平均灰度值;
将所述第一参考像素点的平均灰度值确定为所述第一特征子区域的平均灰度值;
从所述第一背景子区域中选取预设的第二数目的像素点作为第二参考像素点;
计算所述第二参考像素点的平均灰度值;
将所述第二参考像素点的平均灰度值确定为所述第一背景子区域的平均灰度值。
3.一种纸币识别方法,其特征在于,包括:
采集待识别纸币的红外透射图像,所述待识别纸币为面值100元的第五套人民币;
根据柱子图案在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估所述柱子图案在所述红外透射图像中的目标区域;
在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配,若匹配成功,则判定所述待识别纸币为异常币;
所述在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配包括:
在所述目标区域中分别定位出第二特征子区域和第二背景子区域,所述第二特征子区域为所述柱子图案下部的柱基区域,所述第二背景子区域为从所述柱基区域的下边界向下延伸至所述目标区域的边缘所形成的区域;
分别计算所述第二特征子区域的平均灰度值和所述第二背景子区域的平均灰度值;
若所述第二背景子区域的平均灰度值和所述第二特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第二阈值,则判定匹配成功。
4.一种纸币识别方法,其特征在于,包括:
采集待识别纸币的红外透射图像,所述待识别纸币为面值100元的第五套人民币;
根据柱子图案在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估所述柱子图案在所述红外透射图像中的目标区域;
在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配,若匹配成功,则判定所述待识别纸币为异常币;
所述在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配包括:
在所述目标区域中分别定位出第三特征子区域和第三背景子区域,所述第三特征子区域为所述柱子图案中两根柱子之间的相接区域,所述第三背景子区域为从所述相接区域的左边界向左延伸预设长度所形成的区域;
分别计算所述第三特征子区域的平均灰度值和所述第三背景子区域的平均灰度值;
若所述第三背景子区域的平均灰度值和所述第三特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第三阈值,则判定匹配成功。
5.一种纸币识别装置,其特征在于,包括:
图像采集模块,用于采集待识别纸币的红外透射图像,所述待识别纸币为面值100元的第五套人民币;
目标区域预估模块,用于根据柱子图案在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估所述柱子图案在所述红外透射图像中的目标区域;
图案匹配模块,用于在所述目标区域中进行所述柱子图案的匹配;
异常币判定模块,用于若匹配成功,则判定所述待识别纸币为异常币;
所述图案匹配模块包括:
第一定位单元,用于在所述目标区域中分别定位出第一特征子区域和第一背景子区域,所述第一特征子区域为所述柱子图案左侧的弧形图案区域,所述第一背景子区域为从所述弧形图案区域的外缘向外延伸至所述目标区域的边缘所形成的区域;
第一灰度值计算单元,用于分别计算所述第一特征子区域的平均灰度值和所述第一背景子区域的平均灰度值;
第一判定单元,用于若所述第一背景子区域的平均灰度值和所述第一特征子区域的平均灰度值的差值大于预设的第一阈值,则判定匹配成功。
6.根据权利要求5所述的纸币识别装置,其特征在于,所述第一灰度值计算单元包括:
第一参考像素点选取子单元,用于从所述第一特征子区域中选取预设的第一数目的像素点作为第一参考像素点;
第一参考灰度值计算子单元,用于计算所述第一参考像素点的平均灰度值;
特征灰度值确定子单元,用于将所述第一参考像素点的平均灰度值确定为所述第一特征子区域的平均灰度值;
第二参考像素点选取子单元,用于从所述第一背景子区域中选取预设的第二数目的像素点作为第二参考像素点;
第二参考灰度值计算子单元,用于计算所述第二参考像素点的平均灰度值;
背景灰度值确定子单元,用于将所述第二参考像素点的平均灰度值确定为所述第一背景子区域的平均灰度值。
7.一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的纸币识别方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的纸币识别方法的步骤。
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