CN107742359A - 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。所述方法首先采集待识别纸币的红外透射图像，并从所述红外透射图像中提取光彩光变数字所在区域的子图像，然后分别计算整个红外透射图像的背景区域(即第一背景区域)和子图像的背景区域(即第二背景区域)的平均灰度值，由于真币的印刷工艺较为精湛，可保证两者的平均灰度值基本处于同一水平，而变造币的工艺与之差别较大，因此两者的灰度值会出现明显的偏差，据此即可有效地识别出变造的异常币。与现有技术相比，本发明的技术方案由于充分利用了变造的异常币所具有的特殊光学性质，可以极大提高对这种变造的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。
光彩光变是目前纸币中通常使用的防伪技术，例如，2015年版100元人民币票面正中的数字“100”由原版中的红蓝相间变为金色，且随着观察角度的改变，数字“100”的颜色会在金色和绿色之间交替变化，并可见到一条亮光带在数字上下滚动。
现有的纸币识别技术一般会通过检测纸币中是否有光彩光变数字来判断纸币的真伪，但目前的纸币伪造技术也在不断提升，已能伪造出仿真度较高的光彩光变数字，导致利用光彩光变数字进行异常币识别时准确率较低。
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，以解决现有技术中利用光彩光变数字进行异常币识别时准确率较低的问题。
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；
从所述红外透射图像中提取光彩光变数字所在区域的子图像；
分别计算第一背景区域的平均灰度值和第二背景区域的平均灰度值，所述第一背景区域为所述红外透射图像中除文字、数字及图案所占用区域之外的区域，所述第二背景区域为所述子图像中除数字所占用区域之外的区域；
若所述第一背景区域的平均灰度值与所述第二背景区域的平均灰度值的差值大于预设的第一阈值，则判定所述待识别纸币为异常币。
进一步地，所述从所述红外透射图像中提取光彩光变数字所在区域的子图像可以包括：
根据光彩光变数字在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估光彩光变数字在所述红外透射图像中的目标区域；
对所述目标区域中的图像进行二值化处理，得到二值图像；
根据所述子图像的预设高度和预设宽度确定第一顶点在所述二值图像中的可选位置，所述第一顶点为所述子图像的四个顶点中的任意一个顶点；
使用积分图算法从所述可选位置中确定所述第一顶点的优选位置；
根据所述子图像的预设高度、预设宽度和所述第一顶点的优选位置确定出光彩光变数字所在区域，并提取光彩光变数字所在区域的所述子图像。
进一步地，所述计算第一背景区域的平均灰度值可以包括：
计算所述红外透射图像中的像素点总数目以及各个像素点的灰度值；
将所述红外透射图像中各个像素点按照灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取第一数目的像素点作为第一参考像素点，所述第一数目与所述红外透射图像中的像素点总数目之比为预设的第一比值；
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背景区域的平均灰度值。
进一步地，所述计算第一背景区域的平均灰度值可以包括：
将优选区域在纵向上均分为预设的第二数目的子区域，所述优选区域为光彩光变数字所在区域在纵向上延伸至所述红外透射图像的边界所形成的区域；
分别计算各个子区域的平均灰度值；
将各个子区域按照平均灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取预设的第三数目的子区域作为参考子区域；
计算所述参考子区域的平均灰度值；
将所述参考子区域的平均灰度值确定为所述第一背景区域的平均灰度值。
进一步地，所述计算第二背景区域的平均灰度值可以包括：
计算所述子图像中的像素点总数目以及各个像素点的灰度值；
将所述子图像中各个像素点按照灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取第四数目的像素点作为第二参考像素点，所述第四数目与所述子图像中的像素点总数目之比为预设的第二比值；
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二背景区域的平均灰度值。
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；
子图像提取模块，用于从所述红外透射图像中提取光彩光变数字所在区域的子图像；
背景灰度值计算模块，用于分别计算第一背景区域的平均灰度值和第二背景区域的平均灰度值，所述第一背景区域为所述红外透射图像中除文字、数字及图案所占用区域之外的区域，所述第二背景区域为所述子图像中除数字所占用区域之外的区域；
异常币判定模块，用于若所述第一背景区域的平均灰度值与所述第二背景区域的平均灰度值的差值大于预设的第一阈值，则判定所述待识别纸币为异常币。
进一步地，所述子图像提取模块可以包括：
目标区域预估单元，用于根据光彩光变数字在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估光彩光变数字在所述红外透射图像中的目标区域；
二值处理单元，用于对所述目标区域中的图像进行二值化处理，得到二值图像；
可选位置确定单元，用于根据所述子图像的预设高度和预设宽度确定第一顶点在所述二值图像中的可选位置，所述第一顶点为所述子图像的四个顶点中的任意一个顶点；
优选位置确定单元，用于使用积分图算法从所述可选位置中确定所述第一顶点的优选位置；
子图像提取单元，用于根据所述子图像的预设高度、预设宽度和所述第一顶点的优选位置确定出光彩光变数字所在区域，并提取光彩光变数字所在区域的所述子图像。
可选地，所述背景灰度值计算模块可以包括：
第一计算单元，用于计算所述红外透射图像中的像素点总数目以及各个像素点的灰度值；
第一参考像素点选取单元，用于将所述红外透射图像中各个像素点按照灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取第一数目的像素点作为第一参考像素点，所述第一数目与所述红外透射图像中的像素点总数目之比为预设的第一比值；
第一参考灰度值计算单元，用于计算所述第一参考像素点的平均灰度值；
第一确定单元，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背景区域的平均灰度值。
优选地，所述背景灰度值计算模块可以包括：
优选区域均分单元，用于将优选区域在纵向上均分为预设的第二数目的子区域，所述优选区域为光彩光变数字所在区域在纵向上延伸至所述红外透射图像的边界所形成的区域；
子区域灰度值计算单元，用于分别计算各个子区域的平均灰度值；
参考子区域选取单元，用于将各个子区域按照平均灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取预设的第三数目的子区域作为参考子区域；
参考子区域灰度值计算单元，用于计算所述参考子区域的平均灰度值；
第二确定单元，用于将所述参考子区域的平均灰度值确定为所述第一背景区域的平均灰度值。
优选地，所述背景灰度值计算模块可以包括：
第二计算单元，用于计算所述子图像中的像素点总数目以及各个像素点的灰度值；
第二参考像素点选取单元，用于将所述子图像中各个像素点按照灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取第四数目的像素点作为第二参考像素点，所述第四数目与所述子图像中的像素点总数目之比为预设的第二比值；
第二参考灰度值计算单元，用于计算所述第二参考像素点的平均灰度值；
第三确定单元，用于将所述第二参考像素点的平均灰度值确定为所述第二背景区域的平均灰度值。
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：本发明首先采集待识别纸币的红外透射图像，并从所述红外透射图像中提取光彩光变数字所在区域的子图像，然后分别计算整个红外透射图像的背景区域(即第一背景区域)和子图像的背景区域(即第二背景区域)的平均灰度值，由于真币的印刷工艺较为精湛，可保证两者的平均灰度值基本处于同一水平，而变造币的工艺与之差别较大，因此两者的灰度值会出现明显的偏差，据此即可有效地识别出变造的异常币。与现有技术相比，本发明的技术方案由于充分利用了变造的异常币所具有的特殊光学性质，可以极大提高对这种变造的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为从红外透射图像中提取光彩光变数字所在区域的子图像的示意流程图；
图3为根据子图像的预设高度和预设宽度确定第一顶点在二值图像中的可选位置的示意图；
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。
在本实施例中，所述待识别纸币可以为100元面额的第五套人民币，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、从所述红外透射图像中提取光彩光变数字所在区域的子图像。
优选地，步骤S102可以包括如图2所示的步骤：
步骤S1021、根据光彩光变数字在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估光彩光变数字在所述红外透射图像中的目标区域。
所述目标区域即为光彩光变数字在所述红外透射图像中可能出现的区域，在本实施例中，所述目标区域可以为一矩形区域，容易理解地，根据标准纸币估计出的该目标区域是一个大致的区域，其范围略大于光彩光变数字所在的精准区域，也即预留了一定的冗余区域。
步骤S1022、对所述目标区域中的图像进行二值化处理，得到二值图像。
例如，可以使用自适应阈值二值化算法对所述目标区域中的图像进行二值化处理，将图像分成较小的块，分别计算每块的直方图，根据每个直方图的峰值，为每个块计算其阈值。每个像素点的阈值根据相邻的块的阈值进行插值获得。需要注意的是，还可以根据实际需要选取其它的二值化处理方法，本实施例对此不作具体限定。
步骤S1023、根据所述子图像的预设高度和预设宽度确定第一顶点在所述二值图像中的可选位置。
所述第一顶点为所述子图像的四个顶点中的任意一个顶点。
例如，如图3所示，所述二值图像的宽度为W，高度为H，光彩光变数字所在区域的子图像的预设宽度为NW，预设高度为NH，且W>NW，H>NH。若取所述子图像左上方的顶点作为所述第一顶点，则可以确定出所述第一顶点在所述二值图像中的可选位置为图中的网格区域。
步骤S1024、使用积分图算法从所述可选位置中确定所述第一顶点的优选位置。
在积分图中，某一点的积分值表示图像左上角到该点坐标所围成的区域的灰度值的总和。
在本实施例中，可以首先计算所述二值图像中各个像素点的积分值，由于在积分图中，后计算的像素点的积分值只需要在先计算的像素点的积分值的基础上加上新增的像素点的灰度值即可，避免了反复计算，因此可以大大减少计算量。
然后在所述可选位置中按照从上到下、从左到右的顺序依次遍历各个像素点，将遍历到的当前像素点作为第一顶点，根据所述预设宽度NW、预设高度为NH可以确定出与所述第一顶点对应的其它三个顶点，分别为第二顶点、第三顶点和第四顶点，其中，第二顶点为右上方的顶点，第三顶点为左下方的顶点，第四顶点为右下方的顶点，获取这四个顶点的积分值，用第四顶点的积分值减去第二顶点的积分值，再减去第三顶点的积分值，再加上第一顶点的积分值，即可计算出四个顶点所围成区域的灰度值总和。
最后从遍历得到的各个围成区域的灰度值总和中选取最小值，该最小值所对应的可选位置上的像素点即为所述第一顶点的优选位置。
步骤S1025、根据所述子图像的预设高度、预设宽度和所述第一顶点的优选位置确定出光彩光变数字所在区域，并提取光彩光变数字所在区域的所述子图像。
在求得所述第一顶点的优选位置的情况下，根据所述子图像的预设高度、预设宽度即可分别确定出与之对应的第二顶点、第三顶点和第四顶点的位置，四个顶点所围成的矩形区域即为光彩光变数字所在区域。
特别需要注意的是，步骤S1021中预估出来的是光彩光变数字的大致区域，而步骤S1025中确定出来的则是光彩光变数字的准确区域。
步骤S103、分别计算第一背景区域的平均灰度值和第二背景区域的平均灰度值。
所述第一背景区域为所述红外透射图像中除文字、数字及图案所占用区域之外的区域，所述第二背景区域为所述子图像中除数字所占用区域之外的区域。
其中，计算第一背景区域的平均灰度值的步骤可以包括：计算所述红外透射图像中的像素点总数目以及各个像素点的灰度值；将所述红外透射图像中各个像素点按照灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取第一数目的像素点作为第一参考像素点，所述第一数目与所述红外透射图像中的像素点总数目之比为预设的第一比值，例如，所述第一比值可以设置为10％，若所述红外透射图像中的像素点总数目为10000，则所述第一数目应为1000，即选取灰度值最大的1000个像素点作为所述第一参考像素点；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背景区域的平均灰度值。
以上计算第一背景区域的平均灰度值的步骤计算量较大，实际中，无需对整个第一背景区域进行计算，而只需选取一个或多个具有代表性的区域即可，优选地，计算第一背景区域的平均灰度值的步骤可以简化为：将优选区域在纵向上均分为预设的第二数目的子区域，所述优选区域为光彩光变数字所在区域在纵向上延伸至所述红外透射图像的边界所形成的区域；分别计算各个子区域的平均灰度值；将各个子区域按照平均灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取预设的第三数目的子区域作为参考子区域；计算所述参考子区域的平均灰度值；将所述参考子区域的平均灰度值确定为所述第一背景区域的平均灰度值。
其中，所述第二数目大于所述第三数目，其具体取值可以根据实际情况设置，本实施例对此不作具体限定。作为其中的一个示例，可以将所述第二数目设置为10，将所述第三数目设置为3，即将所述优选区域在纵向上均分为10个子区域，并从中选取3个平均灰度值最大的子区域作为所述参考子区域。
计算第二背景区域的平均灰度值的步骤可以包括：计算所述子图像中的像素点总数目以及各个像素点的灰度值；将所述子图像中各个像素点按照灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取第四数目的像素点作为第二参考像素点，所述第四数目与所述子图像中的像素点总数目之比为预设的第二比值，例如，所述第二比值可以设置为10％，若所述子图像中的像素点总数目为500，则所述第四数目应为50，即选取灰度值最大的50个像素点作为所述第二参考像素点；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二背景区域的平均灰度值。
步骤S104、判断所述第一背景区域的平均灰度值与所述第二背景区域的平均灰度值的差值大于预设的第一阈值。
所述第一阈值的具体取值可以根据实际情况进行设置，本实施例对此不作具体限定。优选地，所述第一阈值可以根据统计得到的标准纸币的所述第一背景区域的平均灰度值与所述第二背景区域的平均灰度值的差值为依据来进行设置。
所述第一背景区域的平均灰度值与所述第二背景区域的平均灰度值的差值大于预设的第一阈值，则执行步骤S105，反之，则执行步骤S106，所述第一阈值为正数。
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，本发明实施例首先采集待识别纸币的红外透射图像，并从所述红外透射图像中提取光彩光变数字所在区域的子图像，然后分别计算整个红外透射图像的背景区域(即第一背景区域)和子图像的背景区域(即第二背景区域)的平均灰度值，由于真币的印刷工艺较为精湛，可保证两者的平均灰度值基本处于同一水平，而变造币的工艺与之差别较大，因此两者的灰度值会出现明显的偏差，据此即可有效地识别出变造的异常币。与现有技术相比，本发明的技术方案由于充分利用了变造的异常币所具有的特殊光学性质，可以极大提高对这种变造的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；
子图像提取模块402，用于从所述红外透射图像中提取光彩光变数字所在区域的子图像；
背景灰度值计算模块403，用于分别计算第一背景区域的平均灰度值和第二背景区域的平均灰度值，所述第一背景区域为所述红外透射图像中除文字、数字及图案所占用区域之外的区域，所述第二背景区域为所述子图像中除数字所占用区域之外的区域；
异常币判定模块404，用于若所述第一背景区域的平均灰度值与所述第二背景区域的平均灰度值的差值大于预设的第一阈值，则判定所述待识别纸币为异常币。
进一步地，所述子图像提取模块402可以包括：
目标区域预估单元，用于根据光彩光变数字在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估光彩光变数字在所述红外透射图像中的目标区域；
二值处理单元，用于对所述目标区域中的图像进行二值化处理，得到二值图像；
可选位置确定单元，用于根据所述子图像的预设高度和预设宽度确定第一顶点在所述二值图像中的可选位置，所述第一顶点为所述子图像的四个顶点中的任意一个顶点；
优选位置确定单元，用于使用积分图算法从所述可选位置中确定所述第一顶点的优选位置；
子图像提取单元，用于根据所述子图像的预设高度、预设宽度和所述第一顶点的优选位置确定出光彩光变数字所在区域，并提取光彩光变数字所在区域的所述子图像。
可选地，所述背景灰度值计算模块403可以包括：
第一计算单元，用于计算所述红外透射图像中的像素点总数目以及各个像素点的灰度值；
第一参考像素点选取单元，用于将所述红外透射图像中各个像素点按照灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取第一数目的像素点作为第一参考像素点，所述第一数目与所述红外透射图像中的像素点总数目之比为预设的第一比值；
第一参考灰度值计算单元，用于计算所述第一参考像素点的平均灰度值；
第一确定单元，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背景区域的平均灰度值。
优选地，所述背景灰度值计算模块403可以包括：
优选区域均分单元，用于将优选区域在纵向上均分为预设的第二数目的子区域，所述优选区域为光彩光变数字所在区域在纵向上延伸至所述红外透射图像的边界所形成的区域；
子区域灰度值计算单元，用于分别计算各个子区域的平均灰度值；
参考子区域选取单元，用于将各个子区域按照平均灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取预设的第三数目的子区域作为参考子区域；
参考子区域灰度值计算单元，用于计算所述参考子区域的平均灰度值；
第二确定单元，用于将所述参考子区域的平均灰度值确定为所述第一背景区域的平均灰度值。
进一步地，所述背景灰度值计算模块403还可以包括：
第二计算单元，用于计算所述子图像中的像素点总数目以及各个像素点的灰度值；
第二参考像素点选取单元，用于将所述子图像中各个像素点按照灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取第四数目的像素点作为第二参考像素点，所述第四数目与所述子图像中的像素点总数目之比为预设的第二比值；
第二参考灰度值计算单元，用于计算所述第二参考像素点的平均灰度值；
第三确定单元，用于将所述第二参考像素点的平均灰度值确定为所述第二背景区域的平均灰度值。
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、子图像提取模块、背景灰度值计算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 (10)
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；
从所述红外透射图像中提取光彩光变数字所在区域的子图像；
分别计算第一背景区域的平均灰度值和第二背景区域的平均灰度值，所述第一背景区域为所述红外透射图像中除文字、数字及图案所占用区域之外的区域，所述第二背景区域为所述子图像中除数字所占用区域之外的区域；
若所述第一背景区域的平均灰度值与所述第二背景区域的平均灰度值的差值大于预设的第一阈值，则判定所述待识别纸币为异常币。
2.根据权利要求1所述的纸币识别方法，其特征在于，所述从所述红外透射图像中提取光彩光变数字所在区域的子图像包括：
根据光彩光变数字在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估光彩光变数字在所述红外透射图像中的目标区域；
对所述目标区域中的图像进行二值化处理，得到二值图像；
根据所述子图像的预设高度和预设宽度确定第一顶点在所述二值图像中的可选位置，所述第一顶点为所述子图像的四个顶点中的任意一个顶点；
使用积分图算法从所述可选位置中确定所述第一顶点的优选位置；
根据所述子图像的预设高度、预设宽度和所述第一顶点的优选位置确定出光彩光变数字所在区域，并提取光彩光变数字所在区域的所述子图像。
3.根据权利要求1所述的纸币识别方法，其特征在于，所述计算第一背景区域的平均灰度值包括：
计算所述红外透射图像中的像素点总数目以及各个像素点的灰度值；
将所述红外透射图像中各个像素点按照灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取第一数目的像素点作为第一参考像素点，所述第一数目与所述红外透射图像中的像素点总数目之比为预设的第一比值；
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背景区域的平均灰度值。
4.根据权利要求1所述的纸币识别方法，其特征在于，所述计算第一背景区域的平均灰度值包括：
将优选区域在纵向上均分为预设的第二数目的子区域，所述优选区域为光彩光变数字所在区域在纵向上延伸至所述红外透射图像的边界所形成的区域；
分别计算各个子区域的平均灰度值；
将各个子区域按照平均灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取预设的第三数目的子区域作为参考子区域；
计算所述参考子区域的平均灰度值；
将所述参考子区域的平均灰度值确定为所述第一背景区域的平均灰度值。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的纸币识别方法，其特征在于，所述计算第二背景区域的平均灰度值包括：
计算所述子图像中的像素点总数目以及各个像素点的灰度值；
将所述子图像中各个像素点按照灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取第四数目的像素点作为第二参考像素点，所述第四数目与所述子图像中的像素点总数目之比为预设的第二比值；
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二背景区域的平均灰度值。
6.一种纸币识别装置，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；
子图像提取模块，用于从所述红外透射图像中提取光彩光变数字所在区域的子图像；
背景灰度值计算模块，用于分别计算第一背景区域的平均灰度值和第二背景区域的平均灰度值，所述第一背景区域为所述红外透射图像中除文字、数字及图案所占用区域之外的区域，所述第二背景区域为所述子图像中除数字所占用区域之外的区域；
异常币判定模块，用于若所述第一背景区域的平均灰度值与所述第二背景区域的平均灰度值的差值大于预设的第一阈值，则判定所述待识别纸币为异常币。
7.根据权利要求6所述的纸币识别装置，其特征在于，所述子图像提取模块包括：
目标区域预估单元，用于根据光彩光变数字在与所述待识别纸币对应的标准纸币中的位置预估光彩光变数字在所述红外透射图像中的目标区域；
二值处理单元，用于对所述目标区域中的图像进行二值化处理，得到二值图像；
可选位置确定单元，用于根据所述子图像的预设高度和预设宽度确定第一顶点在所述二值图像中的可选位置，所述第一顶点为所述子图像的四个顶点中的任意一个顶点；
优选位置确定单元，用于使用积分图算法从所述可选位置中确定所述第一顶点的优选位置；
子图像提取单元，用于根据所述子图像的预设高度、预设宽度和所述第一顶点的优选位置确定出光彩光变数字所在区域，并提取光彩光变数字所在区域的所述子图像。
8.根据权利要求6或7所述的纸币识别装置，其特征在于，所述背景灰度值计算模块包括：
第一计算单元，用于计算所述红外透射图像中的像素点总数目以及各个像素点的灰度值；
第一参考像素点选取单元，用于将所述红外透射图像中各个像素点按照灰度值从大到小的顺序进行排序，然后按顺序选取第一数目的像素点作为第一参考像素点，所述第一数目与所述红外透射图像中的像素点总数目之比为预设的第一比值；
第一参考灰度值计算单元，用于计算所述第一参考像素点的平均灰度值；
第一确定单元，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背景区域的平均灰度值。
9.一种终端设备，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5中任一项所述的纸币识别方法的步骤。
10.一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5中任一项所述的纸币识别方法的步骤。
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