CN108171864B - 一种纸币版本的识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种纸币版本的识别方法及装置。该方法包括：获取纸币的区别特征图像；对所述区别特征图像进行二值化，获得区别特征二值化图像；依据所述区别特征二值化图像确定第一特征与第二特征之间的列差，并将所述列差与列差阈值相比较，依据比较结果确定所述纸币的版本。通过上述技术方案，只需要确定第一特征和第二特征之间的相对列差与列差阈值的大小关系就可以确定出纸币的版本，提高了纸币版本的识别算法的稳定性和版本识别结果的准确性。

Description

一种纸币版本的识别方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种纸币版本的识别方法及装置。

背景技术

在纸币真伪鉴别过程中，纸币版本的识别是较为基础的一个操作，它的准确性直接影响着后续纸币真伪鉴别的结果。如果纸币版本的识别错误，将直接导致后续所有纸币真伪鉴别算法的误检。

现有技术中进行人纸币版本的识别的方法是从纸币图像中截取发行年份所在的区域图像，对该区域图像中的数字进行文字识别，从而判断出纸币的版本。但是当纸币图像的质量较差时，这种方法的版本识别准确性就会有所下降。

发明内容

本发明实施例提供一种纸币版本的识别方法及装置，以实现准确地识别出纸币的版本号。

第一方面，本发明实施例提供了一种纸币版本的识别方法，包括：

获取纸币的区别特征图像；

对所述区别特征图像进行二值化，获得区别特征二值化图像；

依据所述区别特征二值化图像确定第一特征与第二特征之间的列差，并将所述列差与列差阈值相比较，依据比较结果确定所述纸币的版本。

可选地，获取纸币的区别特征图像包括：

获取所述纸币的完整图像；

切取所述完整图像中第一预设位置范围内的图像，确定为所述区别特征图像。

可选地，依据所述区别特征二值化图像确定第一特征与第二特征之间的列差，并将所述列差与列差阈值相比较，依据比较结果确定所述纸币的版本包括：

依据所述区别特征二值化图像确定所述第一特征的列号及所述第二特征的列号；

将所述第一特征的列号与所述第二特征的列号做差，获得所述第一特征与所述第二特征之间的列差；

将所述列差与所述列差阈值相比较，若所述列差小于所述列差阈值，则所述纸币的版本为2015版。

进一步地，依据所述区别特征二值化图像确定所述第一特征的列号及所述第二特征的列号包括：

将所述区别特征二值化图像分割为上半部分和下半部分；

获取所述上半部分列和最大值所在的列号，并确定在所述下半部分中所述列号对应的列和小于第一列和阈值，则确定所述列号为所述第一特征的列号；

获取所述下半部分列和大于第二列和阈值的列号，并确定所述列号右侧第一预设列数内列和大于所述第二列和阈值的列数大于或等于第二预设列数，则确定所述列号为所述第二特征的列号。

进一步地，将所述区别特征二值化图像分割为上半部分和下半部分包括：

从所述区别特征二值化图像中切取第二预设位置范围内的子区域图像，所述子区域图像包含所述第一特征；

在所述子区域图像中按照从下至上的方向确定首次满足行和大于或等于行和阈值的行的行号；

统计所述行号上方第一预设行数内行和大于或等于所述行和阈值的行数，若所述行数大于或等于第二预设行数，则依据所述行号将所述二值化图像分割为所述上半部分和所述下半部分。

第二方面，本发明实施例还提供了一种纸币版本的识别装置，该装置包括：

区域灰度图像获取模块，用于获取纸币的区别特征图像；

二值化图像获取模块，用于对所述区别特征图像进行二值化，获得区别特征二值化图像；

版本确定模块，用于依据所述区别特征二值化图像确定第一特征与第二特征之间的列差，并将所述列差与列差阈值相比较，依据比较结果确定所述纸币的版本。

可选地，区域灰度图像获取模块具体用于：

获取所述纸币的完整图像；

切取所述完整图像中第一预设位置范围内的图像，确定为所述区别特征图像。

可选地，版本确定模块包括：

特征列号确定子模块，用于依据所述区别特征二值化图像确定所述第一特征的列号及所述第二特征的列号；

列差确定子模块，用于将所述第一特征的列号与所述第二特征的列号做差，获得所述第一特征与所述第二特征之间的列差；

版本确定子模块，用于将所述列差与所述列差阈值相比较，若所述列差小于所述列差阈值，则所述纸币的版本为2015版。

进一步地，特征列号确定子模块包括：

分块单元，用于将所述区别特征二值化图像分割为上半部分和下半部分；

第一特征列号确定单元，用于获取所述上半部分列和最大值所在的列号，并确定在所述下半部分中所述列号对应的列和小于第一列和阈值，则确定所述列号为所述第一特征的列号；

第二特征列号确定单元，用于获取所述下半部分列和大于第二列和阈值的列号，并确定所述列号右侧第一预设列数内列和大于所述第二列和阈值的列数大于或等于第二预设列数，则确定所述列号为所述第二特征的列号。

进一步地，分块单元具体用于：

从所述区别特征二值化图像中切取第二预设位置范围内的子区域图像，所述子区域图像包含所述第一特征；

在所述子区域图像中按照从下至上的方向确定首次满足行和大于或等于行和阈值的行的行号；

统计所述行号上方第一预设行数内行和大于或等于所述行和阈值的行数，若所述行数大于或等于第二预设行数，则依据所述行号将所述二值化图像分割为所述上半部分和所述下半部分。

本发明实施例通过获取纸币的区别特征图像，对该区别特征图像进行二值化获得区别特征二值化图像，以此来减弱图像亮暗程度对版本识别结果的影响。然后依据该区别特征二值化图像来确定第一特征与第二特征之间的列差，并将该列差与列差阈值相比较，依据比较结果确定纸币的版本。其不需要进行具体的字符识别，只需要确定第一特征和第二特征之间的相对列差与列差阈值的大小关系就可以确定出纸币的版本，提高了纸币版本的识别算法的稳定性和版本识别结果的准确性。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种纸币版本的识别方法的流程图；

图2a-图2c分别是本发明实施例一中的1999版、2005版及2015版100元人民币的完整灰度图像；

图3a和图3b分别是本发明实施例一中的2005版及2015版100元人民币的区别特征图像(灰度)；

图4a和图4b分别是本发明实施例一中的2005版及2015版100元人民币的区别特征二值化图像；

图5是本发明实施例二中的一种纸币版本的识别方法的流程图；

图6是本发明实施例三中的一种纸币版本的识别方法的流程图；

图7是本发明实施例四中的一种纸币版本的识别装置的结构示意图；

图8是本发明实施例五中的一种纸币版本的识别装置的结构示意图。

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结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种纸币版本的识别方法的流程图，该方法可以由纸币版本的识别装置来执行，该装置可以集成在任何能够进行纸币识别的金融设备中，例如典型的是验钞器、点钞机或清分机等。具体包括如下步骤：

S100、获取纸币的区别特征图像。

其中，区别特征图像是同一币值的不同版本纸币的相同位置且图像特征不一致的区域的图像。

具体地，可以从整个纸币中获取区别特征图像，其获取方式可以是从整个纸币的完整图像中截取区别特征所在区域的图像，也可以是直接对区别特征所在的区域按照诸如扫描或拍照等方式进行图像采集。例如，参见图2a-图2c，可以明显发现，2015版100元人民币中“中国人民银行”的“行”字与头像之间的距离比1999版和2005版100元人民币中相应的距离要小很多，那么选择100元人民币中“行”字及头像之间的距离作为区别特征就可以区分出纸币是2015版还是非2015版。所以将100元人民币中包含“行”字及部分头像(即距离特征提取的有用信息)的区域作为区别特征区域，获取该区域的图像作为区别特征图像。

示例性地，获取纸币的区别特征图像可以是先获取该纸币的完整图像，然后切取该完整图像中第一预设位置范围内的图像，确定为上述区别特征图像。

其中，纸币的完整图像可以是通过对纸币进行数据采集的传感器来获取，也可以是从已有的图像中提取出待识别的纸币的完整图像。该完整图像可以是有关反射率的灰度图像，也可以是直接扫描或拍照所得的彩色图像。

第一预设位置是预先设定的区别特征图像在纸币的完整图像中的位置。第一预设位置可以表示为绝对长度的形式，比如，设定该第一预设位置的左侧位置距离该纸币长边左侧起始位置的长度为a1，右侧位置距离该纸币长边左侧起始位置的长度为a2，上方位置距离该纸币短边上方起始位置的长度为b1，下方位置距离该纸币短边上方起始位置的长度为b2，那么第一预设位置就可以表示为[a1,a2]和[b1,b2]。第一预设位置也可以表示为行列坐标的形式，行列坐标依赖于图像分辨率，对于不同的图像传感器，行列坐标形式中的行列坐标值会有所不同，这里仅以分辨率横向为200DPI、纵向为150DPI的传感器为例进行说明，以图像左上角第一个像素点的行列坐标为第1行和第1列，那么第一预设位置可以预先设定为(30,600)、(30,700)、(90,600)和(90,700)，即纸币的完整图像中第30行到第90行以及第600列到第700列。

具体地，首先获取需要进行版本识别的纸币的完整图像(如图2a-图2c中的任一张图像)，然后根据预先设定的第一预设位置，从该完整图像中截取第一预设位置范围内的图像，确定为该纸币的区别特征图像(如图3a或图3b所示)。根据上述第一预设位置的行列坐标形式可知，该区别特征图像在分辨率横向为200DPI、纵向为150DPI的图像中的大小为60行100列。

S200、对所述区别特征图像进行二值化，获得区别特征二值化图像。

具体地，根据步骤S100的说明可知，获取的区别特征图像可以是灰度图像，也可以是彩色图像。为了便于进行后续距离特征的提取，需要滤除上述区别特征图像中的无用信息，即除了“行”字及头像部分之外的所有背景纹理信息。本实施例中采用了二值化方法进行信息剔除，这是因为二值化方法可以将图像中的信息只表现为两个数值，便于突出所需的两个有用信息，以使后续更加方便地提取距离特征。

从图3a和图3b中可以看出，区别特征图像中的“行”字及部分头像两个有用信息的图像灰度值相对于背景纹理部分的图像灰度值要小很多，所以利用诸如最大类间方差法及P参数法等自适应阈值确定的二值化方法对区别特征图像进行二值化处理，就可以更好、更快地将上述两个有用信息提取出来，获得相应的区别特征二值化图像，参见图4a和图4b，其中图4a是图3a对应的区别特征二值化图像，而图4b则是图3b对应的区别特征二值化图像。

S300、依据所述区别特征二值化图像确定第一特征与第二特征之间的列差，并将所述列差与列差阈值相比较，依据比较结果确定所述纸币的版本。

其中，第一特征和第二特征分别对应上述步骤中选定的两个有用信息中的预设特征，该预设特征可以自行设定，但是其应该与用于版本判断的列差阈值确定过程中选定的特征相对应。比如用于确定列差阈值的特征分别是“行”字的竖勾笔画和头像左侧边缘，那么第一特征就预设为“行”字的竖勾笔画，第二特征就预设为头像左侧边缘。之所以将第一特征预设为“行”字的竖勾笔画，是因为“行”字的竖勾笔画所在的位置中黑点数最多，便于后续统计识别，且“行”字最右侧特征部分可能会由于拍摄或扫描条件以及二值化等原因而模糊或缺失，不利于后续进行数据的统计。

列差是上述距离特征的一种具体表现形式，其对应于行列坐标形式。列差阈值是预先设定的用于判断纸币版本的列差分界值，该列差分界值是根据不同版本的第一特征及第二特征之间的距离来确定的。比如，2015版100元人民币的“行”字的竖勾笔画与头像左侧边缘之间的列差为10列，而非2015版100元人民币的“行”字的竖勾笔画与头像左侧边缘之间的列差为45列，那么可以将列差阈值确定为20列-35列之间的数值，为了更好地进行版本的区分，可以优选地将其设定为25列。

具体地，根据预设的两个有用信息中的特征，即第一特征和第二特征，从步骤S200中获取的区别特征二值化图像中获取该第一特征和第二特征对应的列号，并以此列号计算两个预设特征之间的列差，然后将该列差和列差阈值作比较，再根据版本判断中的列差和列差阈值的关系来确定该纸币的版本号。

本实施例的技术方案，通过获取纸币的区别特征图像，对该区别特征图像进行二值化获得区别特征二值化图像，以此来减弱图像亮暗程度对版本识别结果的影响。然后依据该区别特征二值化图像来确定第一特征与第二特征之间的列差，并将该列差与列差阈值相比较，依据比较结果确定纸币的版本。其不需要进行具体的字符识别，只需要确定第一特征和第二特征之间的相对列差与列差阈值的大小关系就可以确定出纸币的版本，提高了纸币版本的识别算法的稳定性和版本识别结果的准确性。

实施例二

图5为本发明实施例二提供的一种纸币版本的识别方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，将其中的步骤S300优化为步骤S310到步骤S330。其中与上述实施例相同的步骤或图单元采用与其相应的附图标记，与上述实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。下面结合图5对本发明实施例二提供的纸币版本的识别方法进行说明，本实施例的方法包括：

S100、获取纸币的区别特征图像。

S200、对所述区别特征图像进行二值化，获得区别特征二值化图像。

S310、依据所述区别特征二值化图像确定所述第一特征的列号及所述第二特征的列号。

具体地，根据上述实施例的说明可知，本发明实施例中进行纸币的版本识别所选择的区别特征是“行”字及头像之间的距离，而且该距离特征是通过获取第一特征(即“行”字的竖勾笔画)和第二特征(即头像左侧边缘)之间的列差来确定的，那么要获取该列差就要先确定该第一特征和该第二特征的列号。

参见图4a和图4b，如果要获取第一特征和第二特征的列号，那么可以统计区别特征二值化图像中每一列的列和(即统计每一列中黑点的总个数)，然后根据列和特征进行列号的确定。这是因为第一特征的列号是“行”字中列和最大的位置，而第二特征的列号是“行”字下方区域中首列列和大于0的位置。比如，可以根据区别特征二值化图像的图像特征(“行”字下方区域为空白，即“行”字下方图像中几乎无黑点)，将该图像分为上下两部分，然后分别统计上半部分的列和和下半部分的列和，在上半部分中统计列和最大的位置确定为第一特征的列号，在下半部分中统计首次列和不为0的位置确定为第二特征的列号。也可以不将区别特征二值化图像分为上下两个部分，而是直接进行列和统计。对于第一特征的列号，由于“行”字的竖勾笔画所在列的列和是“行”字中列和最大的位置，所以从左向右逐列计算该区别特征二值化图像的列和，获取首次列和最大时的列号确定为第一特征的列号。对于第二特征的列号，从图4a和图4b中可以看出，其可以是对“行”字下方整个区域进行列和统计来确定。比如从左到右逐列计算“行”字下方区域内的列和，获取首次列和不为0或列和大于某一预设数值(比如设定该预设数值为10个黑点数)的列号，确定该列号为第二特征的列号。

S320、将所述第一特征的列号与所述第二特征的列号做差，获得所述第一特征与所述第二特征之间的列差。

具体地，将步骤S310中确定的第一特征的列号和第二特征的列号做差，并对该差值取绝对值，这样不必限定上述两个特征中哪个特征的列号为被减数。当然，也可以限定上述两个特征是第二特征的列号减去第一特征的列号。总之，只要能够获取上述两个特征列号之间的数值为正的列号之差即可。即获得两个特征之间的列差，该列差就是作为区别特征的“行”字及头像之间的距离，其可以作为后续版本识别的识别指标。

S330、将所述列差与所述列差阈值相比较，若所述列差小于所述列差阈值，则所述纸币的版本为2015版。

具体地，将步骤S320中获取的列差与预先设定的列差阈值作大小关系的比较。如果比较结果是该列差小于列差阈值，那么就确定该纸币的版本为2015版。反之，如果该列差大于列差阈值，那么可以确定该纸币的版本是非2015版。比如，步骤S320中确定的列差为8列，而列差阈值设定为25列，明显看出该纸币中两个特征之间的列差(8列)小于列差阈值(25列)，那么该纸币就是2015版的100元人民币。

本实施例的技术方案，通过获取区别特征图像，对其进行二值化获得区别特征二值化图像，然后确定该区别特征二值化图像中第一特征和第二特征的列号，进一步依据这两个列号获取作为版本识别指标的列差，并将该列差与列差阈值相比较，当列差小于列差阈值时，便可确定该纸币是2015版本的人民币。以此来实现纸币版本的识别，提高纸币版本识别的速度及版本识别结果的准确性。

实施例三

图6为本发明实施例三提供的一种纸币版本的识别方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，将其中的步骤S310优化为步骤S311到步骤S313。其中与上述实施例相同的步骤或图单元采用与其相应的附图标记，与上述实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。下面结合图6对本发明实施例三提供的纸币版本的识别方法进行说明，本实施例的方法包括：

S100、获取纸币的区别特征图像。

S200、对所述区别特征图像进行二值化，获得区别特征二值化图像。

S311、将所述区别特征二值化图像分割为上半部分和下半部分。

其中，上半部分和下半部分并不是通常意义上的将图像对称分割后所获得的，而是根据某一种具体的划分依据将区别特征二值化图像进行分割所获得的上面和下面两个部分的图像，这两部分图像的大小不一定是完全对称的。

具体地，根据上述实施例中区别特征二值化图像的图像特征，将该区别特征二值化图像的图像分割为上半部分和下半部分两个子图像。

示例性地，上述图像分割的过程可以通过如下方式实现：从所述区别特征二值化图像中切取第二预设位置范围内的子区域图像，所述子区域图像包含所述第一特征；在所述子区域图像中按照从下至上的方向确定首次满足行和大于或等于行和阈值的行的行号；统计所述行号上方第一预设行数内行和大于或等于所述行和阈值的行数，若所述行数大于或等于第二预设行数，则依据所述行号将所述二值化图像分割为所述上半部分和所述下半部分。

其中，第二预设位置是预先设定的包含第一特征的子区域在区别特征二值化图像中的位置。第二预设位置可以表示为绝对长度的形式，比如，将第二预设位置的左侧起始位置设定为区别特征二值化图像的左侧起始位置，右侧终止位置设定为距离区别特征二值化图像左侧起始位置a3处的位置，上方位置和下方位置与区别特征二值化图像的上下方位置重合。第二预设位置也可以表示为行列坐标的形式，其行列坐标表示形式中所采用的图像分辨率与第一预设位置中行列坐标形式中采用的图像分辨率一致。那么第二预设位置可以预先设定为(30,600)、(30,630)、(90,600)和(90,630)，即区别特征二值化图像左侧30列60行的子区域。之所以选择该位置范围内的图像作为子区域图像，是因为该范围内的图像中仅包含第一特征“行”字，而“行”字之下的区域基本不含有用信息，即无黑点。

行和是指一行中黑点的总个数。行和阈值是预先设定的行方向的黑点总个数，其用于判断某一行号的行中是否含有用信息，设置该行和阈值是为了排除个别噪声的影响，比如可以将该行和阈值设定为3个黑点数。第一预设行数是预先设定的行号连续的行数，其用于进一步判断某一行号是否可以作为图像分割行号，比如将该第一预设行号设定为行号连续的10行。第二预设行数是与第一预设行数对应的，也用于判断某一行号是否可以作为图像分割行号，但是第二预设行数中的行的行号可以不连续，而且第二预设行数一般小于第一预设行数，比如将第二预设行数设定为8行。

具体地，依据第二预设位置(比如行列坐标位置(30,600)、(30,630)、(90,600)和(90,630))从区别特征二值化图像中切取该第二预设位置范围内的子区域图像。在该子区域图像中按照从下至上的方向逐行统计行和，并确定这些行和中首次行和大于或等于行和阈值(比如3)的行的行号。然后，以该行号为起始行，在子区域图像中继续按照从下向上统计第一预设行数(比如10行)内行和大于或等于行和阈值的行数。将该行数与第二预设行数(比如8行)比较，并判断该行数是否大于或等于第二预设行数。如果首次行和大于或等于行和阈值的行的行号不满足上述过程中的判断条件，那么以该行号为起始行，逐行循环上述过程，直至确定出子区域图像中某一行的行号满足上述判断条件为止，而此时确定的行号即为图像分割行号，并依据该行号将上述子区域图像分割为上半部分和下半部分两个子图像。

简单举例来说，上述过程就是先从区别特征二值化图像中切取出其左侧30列范围内的子区域图像，然后按照从下到上的顺序确定该子区域图像中含有用信息的第一行的行号(以行和大于或等于3为判断条件)，之后进一步确定该行号之上连续10行内含有用信息的行数是否大于或等于8行，如果同时满足上述两个条件，则确定该行号是图像分割行号，那么以该行号为分割线，将上述区别特征二值化图像分割为上半部分和下半部分两个子图像。这样设置的好处在于，直接根据有用信息的有无来分割图像的分割结果会比根据有用信息的多少等差异来分割图像的分割结果更加准确和稳定。

S312、获取所述上半部分列和最大值所在的列号，并确定在所述下半部分中所述列号对应的列和小于第一列和阈值，则确定所述列号为所述第一特征的列号。

其中，第一列和阈值是预先设定的列方向的黑点总个数，其用于判断某一列中是否含有用信息，设置该列和阈值是为了排除个别噪声的影响，比如可以将该第一列和阈值设定为3个黑点数。

具体地，在步骤S311确定的上半部分子图像中按照从左至右的顺序逐列计算每一列的列和，并逐列比较这些列和，获得列和最大值所在的列的列号。然后，在下半部分子图像中计算该列号的列和，判断该列和是否小于第一列和阈值，如果其小于第一列和阈值，那么就可以确定上述列号就是第一特征的列号。如果其不小于第一列和阈值，那么以上述列号为起始列，在上半部分子图像中继续向右逐列循环上述过程，直至确定出上半部分子图像中某一列的列号满足上述判断条件为止，此时确定的列号即为第一特征的列号。

S313、获取所述下半部分列和大于第二列和阈值的列号，并确定所述列号右侧第一预设列数内列和大于所述第二列和阈值的列数大于或等于第二预设列数，则确定所述列号为所述第二特征的列号。

其中，第二列和阈值与第一列和阈值相区分，也是预先设定的列方向的黑点总个数，用于判断某一列中是否包含足够的有用信息，设置该列和阈值是为了排除噪声的影响，比如可以将该第二列和阈值设定为10个黑点数。第一预设列数是预先设定的列号连续的列数，其用于判断某一列号是否可以作为第二特征的列号，比如将该第一预设列号设定为列号连续的10列。第二预设列数是与第一预设列数对应的，用于进一步判断某一列号是否可以作为第二特征的列号，但是第二预设列数中的列的列号可以不连续，而且第二预设列数一般小于第一预设列数，比如将第二预设列数设定为8列。

具体地，在步骤S311确定的下半部分子图像中按照从左至右的顺序逐列将列和与第二列和阈值相比较，确定出列和大于第二列和阈值的列号。然后以该列号为起始列号继续向右获取第一预设列数内的列和，并统计这些列和中大于第二列和阈值的列数，判断该列数是否大于或等于第二预设列数。如果其大于或等于第二预设列数，那么就可以确定上述列号就是第二特征的列号。如果其小于第二预设列数，那么以上述列号为起始列，在下半部分子图像中继续向右逐列循环上述过程，直至确定出下半部分子图像中某一列的列号满足上述判断条件为止，此时确定的列号即为第二特征的列号。

S320、将所述第一特征的列号与所述第二特征的列号做差，获得所述第一特征与所述第二特征之间的列差。

S330、将所述列差与所述列差阈值相比较，若所述列差小于所述列差阈值，则所述纸币的版本为2015版。

本实施例的技术方案，通过获取区别特征图像，对其进行二值化获得区别特征二值化图像，然后依据包含第一特征的子区域图像特征将该区别特征二值化图像分为上下两个部分，分别在上半部分和下半部分中依据两个特征的图像特征确定第一特征的列号和第二特征的列号。以图像特征中有用信息的有无为列号确定的依据，能够增加纸币版本识别算法的稳定性和准确性。之后再进一步依据这两个列号获取作为版本识别指标的列差，并将该列差与列差阈值相比较，当列差小于列差阈值时，便可确定该纸币是2015版本的人民币，实现了纸币版本的准确识别。

实施例四

图7是本发明实施例四提供的一种纸币版本的识别装置的结构示意图，本实施例中与上述任一实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。该装置可以包括：

区域灰度图像获取模块710，用于获取纸币的区别特征图像。

二值化图像获取模块720，用于对区域灰度图像获取模块710获取的区别特征图像进行二值化，获得区别特征二值化图像。

版本确定模块730，用于依据二值化图像获取模块720获取的区别特征二值化图像确定第一特征与第二特征之间的列差，并将所述列差与列差阈值相比较，依据比较结果确定所述纸币的版本。

可选地，上述区域灰度图像获取模块710具体用于：

获取所述纸币的完整图像。

切取所述完整图像中第一预设位置范围内的图像，确定为所述区别特征图像。

通过本发明实施例四的一种纸币版本的识别装置，只需确定第一特征和第二特征之间的相对列差与列差阈值的大小关系就可以确定出纸币的版本，提高了纸币版本的识别算法的稳定性和版本识别结果的准确性。

本发明实施例所提供的纸币版本的识别装置可执行本发明任意实施例所提供的纸币版本的识别方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图8是本发明实施例五提供的一种纸币版本的识别装置的结构示意图，本实施例在上述实施例的基础上，对其进行了具体说明和优化。其中与上述实施例相同的图单元采用与其相应的附图标记，与上述任一实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。本实施例的装置可以包括：

区域灰度图像获取模块710，用于获取纸币的区别特征图像。

二值化图像获取模块720，用于对区域灰度图像获取模块710获取的区别特征图像进行二值化，获得区别特征二值化图像。

版本确定模块730包括：

特征列号确定子模块731，用于依据二值化图像获取模块720获取的区别特征二值化图像确定所述第一特征的列号及所述第二特征的列号。

列差确定子模块732，用于将特征列号确定子模块731确定的第一特征的列号与所述第二特征的列号做差，获得所述第一特征与所述第二特征之间的列差。

版本确定子模块733，用于将列差确定子模块732确定的列差与列差阈值相比较，若所述列差小于所述列差阈值，则所述纸币的版本为2015版。

可选地，上述特征列号确定子模块731包括：

分块单元，用于将二值化图像获取模块720获取的区别特征二值化图像分割为上半部分和下半部分；

第一特征列号确定单元，用于获取分块单元确定的上半部分列和最大值所在的列号，并确定在所述下半部分中所述列号对应的列和小于第一列和阈值，则确定所述列号为所述第一特征的列号。

第二特征列号确定单元，用于获取分块单元确定的下半部分列和大于第二列和阈值的列号，并确定所述列号右侧第一预设列数内列和大于所述第二列和阈值的列数大于或等于第二预设列数，则确定所述列号为所述第二特征的列号。

进一步地，上述分块单元具体用于：从二值化图像获取模块720获取的区别特征二值化图像中切取第二预设位置范围内的子区域图像，所述子区域图像包含所述第一特征；在所述子区域图像中按照从下至上的方向确定首次满足行和大于或等于行和阈值的行的行号；统计所述行号上方第一预设行数内行和大于或等于所述行和阈值的行数，若所述行数大于或等于第二预设行数，则依据所述行号将所述二值化图像分割为所述上半部分和所述下半部分。

通过本发明实施例五的一种纸币版本的识别装置，以图像特征中有用信息的有无为列号确定的依据，且只需由列号确定两个特征之间的相对列差与列差阈值的大小关系就可以识别出纸币的版本，提高了纸币版本的识别算法的稳定性和版本识别结果的准确性。

本发明实施例所提供的纸币版本的识别装置可执行本发明任意实施例所提供的纸币版本的识别方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

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 (6)

1.一种纸币版本的识别方法，其特征在于，包括：

获取纸币的区别特征图像；

对所述区别特征图像进行二值化，获得区别特征二值化图像；

依据所述区别特征二值化图像确定第一特征与第二特征之间的列差，并将所述列差与列差阈值相比较，依据比较结果确定所述纸币的版本；

其中，所述依据所述区别特征二值化图像确定第一特征与第二特征之间的列差，并将所述列差与列差阈值相比较，依据比较结果确定所述纸币的版本包括：

依据所述区别特征二值化图像确定所述第一特征的列号及所述第二特征的列号；

将所述第一特征的列号与所述第二特征的列号做差，获得所述第一特征与所述第二特征之间的列差；

将所述列差与所述列差阈值相比较，若所述列差小于所述列差阈值，则所述纸币的版本为2015版；

所述依据所述区别特征二值化图像确定所述第一特征的列号及所述第二特征的列号包括：

将所述区别特征二值化图像分割为上半部分和下半部分；

获取所述上半部分列和最大值所在的列号，并确定在所述下半部分中所述列号对应的列和小于第一列和阈值，则确定所述列号为所述第一特征的列号；

获取所述下半部分列和大于第二列和阈值的列号，并确定所述列号右侧第一预设列数内列和大于所述第二列和阈值的列数大于或等于第二预设列数，则确定所述列号为所述第二特征的列号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取纸币的区别特征图像包括：

获取所述纸币的完整图像；

切取所述完整图像中第一预设位置范围内的图像，确定为所述区别特征图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述区别特征二值化图像分割为上半部分和下半部分包括：

从所述区别特征二值化图像中切取第二预设位置范围内的子区域图像，所述子区域图像包含所述第一特征；

在所述子区域图像中按照从下至上的方向确定首次满足行和大于或等于行和阈值的行的行号；

统计所述行号上方第一预设行数内行和大于或等于所述行和阈值的行数，若所述行数大于或等于第二预设行数，则依据所述行号将所述二值化图像分割为所述上半部分和所述下半部分。

4.一种纸币版本的识别装置，其特征在于，包括：

区域灰度图像获取模块，用于获取纸币的区别特征图像；

二值化图像获取模块，用于对所述区别特征图像进行二值化，获得区别特征二值化图像；

版本确定模块，用于依据所述区别特征二值化图像确定第一特征与第二特征之间的列差，并将所述列差与列差阈值相比较，依据比较结果确定所述纸币的版本；

其中，所述版本确定模块包括：

特征列号确定子模块，用于依据所述区别特征二值化图像确定所述第一特征的列号及所述第二特征的列号；

列差确定子模块，用于将所述第一特征的列号与所述第二特征的列号做差，获得所述第一特征与所述第二特征之间的列差；

版本确定子模块，用于将所述列差与所述列差阈值相比较，若所述列差小于所述列差阈值，则所述纸币的版本为2015版；

所述特征列号确定子模块包括：

分块单元，用于将所述区别特征二值化图像分割为上半部分和下半部分；

第一特征列号确定单元，用于获取所述上半部分列和最大值所在的列号，并确定在所述下半部分中所述列号对应的列和小于第一列和阈值，则确定所述列号为所述第一特征的列号；

第二特征列号确定单元，用于获取所述下半部分列和大于第二列和阈值的列号，并确定所述列号右侧第一预设列数内列和大于所述第二列和阈值的列数大于或等于第二预设列数，则确定所述列号为所述第二特征的列号。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述区域灰度图像获取模块具体用于：

获取所述纸币的完整图像；

切取所述完整图像中第一预设位置范围内的图像，确定为所述区别特征图像。

6.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述分块单元具体用于：

从所述区别特征二值化图像中切取第二预设位置范围内的子区域图像，所述子区域图像包含所述第一特征；

在所述子区域图像中按照从下至上的方向确定首次满足行和大于或等于行和阈值的行的行号；

统计所述行号上方第一预设行数内行和大于或等于所述行和阈值的行数，若所述行数大于或等于第二预设行数，则依据所述行号将所述二值化图像分割为所述上半部分和所述下半部分。

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