CN108346213B

CN108346213B - 纸币图像的特征识别方法及装置

Info

Publication number: CN108346213B
Application number: CN201810119539.7A
Authority: CN
Inventors: 黄培海
Original assignee: Shenzhen Yihua Computer Co Ltd; Shenzhen Yihua Time Technology Co Ltd; Shenzhen Yihua Financial Intelligent Research Institute
Current assignee: Shenzhen Yihua Computer Co Ltd; Shenzhen Yihua Time Technology Co Ltd; Shenzhen Yihua Financial Intelligent Research Institute
Priority date: 2018-02-06
Filing date: 2018-02-06
Publication date: 2021-01-01
Anticipated expiration: 2038-02-06
Also published as: CN108346213A

Abstract

本发明实施例公开了一种纸币图像的特征识别方法，包括：获取待检测纸币的目标图像；在目标图像上选择第一对比区域和第二对比区域，计算第一对比区域的亮度值与所述第二对比区域的亮度值的第一亮度差值；确定与第一对比区域对应的第一亮度校正区域以及与第二对比区域对应的第二亮度校正区域，计算第一亮度校正区域的亮度值与第二亮度校正区域的亮度值的第二亮度差值；计算第一亮度差值与第二亮度差值的差值作为目标亮度差值；判断目标亮度差值是否大于预设的亮度差值阈值，若否，则判定第一对比区域与第二对比区域不具备预设的区域特征。采用本发明，可提高纸币图像特征识别的准确性，提高纸币真伪识别的准确性。

Description

纸币图像的特征识别方法及装置

技术领域

本发明涉及金融技术领域，尤其涉及一种纸币图像的特征识别方法及装置。

背景技术

为了尽可能保护消费者权益，人们越来越重视对假币进行识别的技术。而新版人民币背面图案因油墨的关系，在红外投射下某些区域呈现出“半有半无”特征，可作为一种鉴别纸币真伪的方法。在现有技术中，对针对呈现“半有半无”特征的“有”和“无”分别对应的两个区域的亮度均值进行计算，并比较两个区域的亮度均值，从而来判断该区域内的团是否呈现有“半有半无”特征，从而来判断对应的纸币的真伪。例如，在如图1所示的应用场景中，编号A10、A20所示的人民银行拼音与少数民族文字处表现出“半有半无”的特征，编号A30、A40所示的图像中间大会堂区域也表现有“半有半无”的特征。

在上述鉴别纸币真伪的方法中，如果采集到的图像质量不足或者受到其他影响导致图像采集不良，很容易出现判断失误的情况。例如，在如图2所示的应用场景中，因为图像传感器校正效果不良的原因，导致了不同通道图像亮度不一样，编号A10所示的区域的亮度值明显高于编号A20所示的区域的亮度值，会对“半有半无”的特征的判断以及对应的纸币真伪的判断造成影响，导致判断错误。

因此，在利用该特征进行纸币真伪的判断过程中，因为图像传感器效果导致不同通道图像亮度不同，从而导致通过图像亮度来判断半无半有特征来判断纸币真伪存在准确率不足的问题。

也就是说，需要提出一种方案来解决上述缺陷。

发明内容

基于此，为解决传统技术中在通过纸币的红外透射图进行特征检测来识别纸币真伪的准确率不足的技术问题，特提出了一种纸币图像的特征识别方法。

一种纸币图像的特征识别方法，包括：

获取待检测纸币的目标图像，所述目标图像为通过红外图像传感器采集的与待检测纸币对应的红外透射图像；

在所述目标图像上选择第一对比区域和第二对比区域，其中所述第一对比区域与所述第二对比区域对应；分别计算所述第一对比区域对应的第一亮度值以及所述第二对比区域对应的第二亮度值，计算所述第一亮度值与第二亮度值的第一亮度差值；

确定与所述第一对比区域对应的第一亮度校正区域以及与所述第二对比区域对应的第二亮度校正区域；分别计算所述第一亮度校正区域对应的第一校正亮度值以及所述第二亮度校正区域对应的第二校正亮度值；

计算所述第一亮度差值与所述第二亮度差值的差值作为与所述第一对比区域和第二对比区域对应的目标亮度差值；

判断所述目标亮度差值是否大于预设的亮度差值阈值，若是，则判定所述第一对比区域与第二对比区域具备预设的区域特征，若否，则判定所述第一对比区域与第二对比区域不具备预设的区域特征。

可选的，在其中一个实施例中，所述判定所述第一对比区域与第二对比区域不具备预设的区域特征之后，还包括：

在所述第一对比区域与第二对比区域不具备预设的区域特征的情况下，判定所述待检测纸币为变造币。

可选的，在其中一个实施例中，所述计算所述第一对比区域对应的亮度值，还包括：

获取所述第一对比区域包含的所有像素点的亮度值；

计算所有像素点的亮度值的平均值作为所述第一对比区域的亮度值。

可选的，在其中一个实施例中，在所述第一对比区域的数量为至少两个的情况下，与所述第一对比区域对应的第二对比区域的数量与所述第一对比区域的数量相等，且，针对每一个第一对比区域及其对应的第二对比区域，分别执行所述计算所述第一亮度差值与所述第二亮度差值的差值作为与所述第一对比区域和第二对比区域对应的目标亮度差值的步骤；

所述在所述第一对比区域与第二对比区域不具备预设的区域特征的情况下，判定所述待检测纸币为变造币的步骤包括：

判断每一个第一对比区域及其对应的第二对比区域是否具备预设的区域特征，在至少一个第一对比区域及其对应的第二对比区域不具备预设的区域特征的情况下，判定所述待检测纸币为变造币。

可选的，在其中一个实施例中，所述确定与所述第一对比区域对应的第一亮度校正区域以及与所述第二对比区域对应的第二亮度校正区域，还包括：

在所述目标图像中选择所述第一对比区域上方/下方区域作为第一亮度校正区域，选择所述第二对比区域上方/下方区域作为第二亮度校正区域，其中所述第一亮度校正区域与第二亮度校正区域的区域面积比与所述第一对比区域与第二对比区域的区域面积比相同。

此外，为解决传统技术中在通过纸币的红外透射图进行特征检测来识别纸币真伪的准确率不足的技术问题，还提出了一种纸币图像的特征识别装置。

一种纸币图像的特征识别装置，包括：

纸币图像获取模块，用于获取待检测纸币的目标图像，所述目标图像为通过红外图像传感器采集的与待检测纸币对应的红外透射图像；

对比区域亮度计算模块，用于在所述目标图像上选择第一对比区域和第二对比区域，其中所述第一对比区域与所述第二对比区域对应；分别计算所述第一对比区域对应的第一亮度值以及所述第二对比区域对应的第二亮度值，计算所述第一亮度值与第二亮度值的第一亮度差值；

校正区域亮度计算模块，用于确定与所述第一对比区域对应的第一亮度校正区域以及与所述第二对比区域对应的第二亮度校正区域；分别计算所述第一亮度校正区域对应的第一校正亮度值以及所述第二亮度校正区域对应的第二校正亮度值；

亮度差值计算模块，用于计算所述第一亮度差值与所述第二亮度差值的差值作为与所述第一对比区域和第二对比区域对应的目标亮度差值；

区域特征判断模块，用于判断所述目标亮度差值是否大于预设的亮度差值阈值，若是，则判定所述第一对比区域与第二对比区域具备预设的区域特征，若否，则判定所述第一对比区域与第二对比区域不具备预设的区域特征。

可选的，在其中一个实施例中，所述装置还包括纸币真伪判断模块，用于在所述第一对比区域与第二对比区域不具备预设的区域特征的情况下，判定所述待检测纸币为变造币。

可选的，在其中一个实施例中，所述对比区域亮度计算模块还用于获取所述第一对比区域包含的所有像素点的亮度值；计算所有像素点的亮度值的平均值作为所述第一对比区域的亮度值。

可选的，在其中一个实施例中，在所述第一对比区域的数量为至少两个的情况下，与所述第一对比区域对应的第二对比区域的数量与所述第一对比区域的数量相等，且，针对每一个第一对比区域及其对应的第二对比区域，分别调用所述对比区域亮度计算模块和校正区域亮度计算模块；

所述纸币真伪判断模块还用于判断每一个第一对比区域及其对应的第二对比区域是否具备预设的区域特征，在至少一个第一对比区域及其对应的第二对比区域不具备预设的区域特征的情况下，判定所述待检测纸币为变造币。

另外，在本实施例中，还提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上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前述纸币图像的特征识别方法。

在另一个实施例中，还提出了一种计算机可读存储介质，包括计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如前所述的纸币图像的特征识别方法。

实施本发明实施例，将具有如下有益效果：

采用了上述纸币图像的特征识别方法和装置之后，对于通过红外图像传感器采集的纸币图像，尤其是针对新版人民币，可以通过对特征的图像区域是否存在特定的图像特征(“半有半无”的区域特征)来判断其是否为变造币。并且，为了避免图像通道对图像亮度的影响，通过与需要进行识别的区域具有相同的图像通道的区域之间的亮度差值对需要进行区域特征检测的区域进行亮度补偿，从而提高对区域特征判断的准确性，继而提高对纸币真伪判断的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

其中：

图1为一个实施例中一种基于红外透射图像的纸币图像示意图；

图2为一个实施例中一种基于红外透射图像的纸币图像示意图；

图3为一个实施例中一种纸币图像的特征识别方法的流程示意图；

图4为一个实施例中一种基于红外透射图像的纸币图像示意图；

图5为一个实施例中一种纸币图像的特征识别装置的结构示意图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为解决传统技术中在通过纸币的红外透射图进行特征检测来识别纸币真伪的准确率不足的技术问题，在本实施例中，特提出了一种纸币图像的特征识别方法，该方法的实现可依赖于计算机程序，该计算机程序可运行于基于冯诺依曼体系的计算机系统之上，该计算机程序可以是基于红外透射图来对纸币的真伪进行识别的应用程序，例如基于验钞机的纸币真伪识别应用程序，或者与红外图像采集设备相连的纸币真伪识别应用程序。

具体的，如图3所示，上述纸币图像的特征识别方法包括如下步骤S102-S108：

步骤S102：获取待检测纸币的目标图像，所述目标图像为通过红外图像传感器采集的与待检测纸币对应的红外透射图像。

在本实施例中，对待检测纸币通过图像检测来识别该图像是否具备预设的区域特征或者进一步识别该待检测纸币的真伪时，是通过采集待检测纸币的红外透射图像来进行分析。也就是说，相应的图像采集装置为红外图像传感器，采集到的图像为红外透射图像。

例如，在一个具体的实施例中，上述待检测纸币的作为目标图像的红外透射图像的采集可以是通过安装在验钞机上的红外图像传感器采集的，或者，是通过与实现本方法的计算机设备连接的包含了红外图像传感器的图像采集装置完成的。

步骤S104：在所述目标图像上选择第一对比区域和第二对比区域，其中所述第一对比区域与所述第二对比区域对应；分别计算所述第一对比区域对应的第一亮度值以及所述第二对比区域对应的第二亮度值，计算所述第一亮度值与第二亮度值的第一亮度差值。

在本实施例中，对应的第一对比区域和第二对比区域是预设的能表现出“半有半无”特征的对应的两个区域，例如，如图1所示的A10与A20区域，或者如图1所示的A30与A40区域。

也就是说，第一对比区域以及第二对比区域的选择可以是在待检测纸币对应的目标图像上预设的多组具备“半有半无”的区域特征的可选的区域中进行选择，例如，选择A10与A20区域，或者选择A30与A40区域，再或者选择多组对比区域，例如，选择A10、A20区域作为一组对比区域，还选择了A30、A40区域作为一组对比区域。

在本实施例中，在判断第一对比区域与第二对比区域之间是否具备预设的“半有半无”的区域特征的过程中，需要对第一对比区域与第二对比区域之间的亮度是否存在差异来进行判断。其中，呈现“有”的区域的亮度值要低于呈现“无”的区域的亮度值。也就是说，在如图1所示的应用场景中，第一对比区域A10呈现“无”的区域特征，第二对比区域A20呈现“有”的区域特征，在计算这两个对比区域的亮度时，第一对比区域A10的亮度值要高于第二对比区域A20的亮度值。

具体实施中，需要分别计算第一对比区域的亮度值与第二对比区域的亮度值，以便对两个对比区域的亮度值进行比较。在一个具体的实施例中，对比区域的亮度值的计算可以是通过计算该图像区域所包含的所有的像素点的亮度值的均值来计算的。

也就是说，在一个具体的实施例中，上述计算所述第一对比区域对应的亮度值，还包括：获取所述第一对比区域包含的所有像素点的亮度值；计算所有像素点的亮度值的平均值作为所述第一对比区域的亮度值。

在另一个可选的实施例中，在第一对比区域与第二对比区域的区域大小相同的情况下，对比区域的亮度值还可以是通过计算该图像区域内所包含的所有的像素点的亮度值的和来计算的。需要说明的是，该种计算各个像素点的亮度值的和的方法仅适用于第一对比区域与第二对比区域的区域大小相同、或第一对比区域与第二对比区域所包含的像素点的数量相同的情况，也就是说，在本步骤中，在选择第一对比区域以及第二对比区域的过程中，是按照区域的图像区域的大小选择第一对比区域以及第二对比区域的。

在计算得到第一对比区域的亮度值(即第一亮度值)、以及第二对比区域的亮度值(即第二亮度值)之后，即可通过第一亮度值与第二亮度值之间的差值来判断两个对比区域对应的图像的亮度之间是否存在差异。

即，计算第一亮度值与第二亮度值的差值，作为与第一对比区域与第二对比区域对应的第一亮度差值：

Δ₁＝L₁₀-L₂₀

其中，Δ₁为第一亮度差值，L₁₀为第一对比区域A10的第一亮度值，L₂₀为第二对比区域A20的第二亮度值。

在一般情况下，通过上述第一亮度差值即可判断第一对比区域与第二对比区域之间是否呈现出“半有半无”的区域特征，但是，因为图像采集装置对应的传感器的校正效果或者因为其他原因导致了不同的通道采集的图像的亮度之间存在明显差异，从而导致通过第一亮度差值对上述两个对比区域是否呈现“半有半无”特征进行判断出现失误，因此，在本实施例中，需要对该亮度差值进行修正，以确定该亮度差值没有收到不同通道图像的影响。

步骤S106：确定与所述第一对比区域对应的第一亮度校正区域以及与所述第二对比区域对应的第二亮度校正区域；分别计算所述第一亮度校正区域对应的第一校正亮度值以及所述第二亮度校正区域对应的第二校正亮度值。

在本实施例中，为了对第一对比区域以及第二对比区域的亮度差值进行校正，还需要考虑图像通道等因素对对比区域的亮度的影响。可以通过选取与第一对比区域以及第二对比区域对应的第一亮度校正区域、第二亮度校正区域。其中，第一亮度校正区域与第一对比区域对应，并且在图像通道对于亮度的影响上面，二者呈现出相同的特征；对应的，第二亮度校正区域与第二对比区域是对应的，并且在亮度上也呈现出相同的特征。例如，对比区域以及对应的亮度校正区域在图像通道的影响上是一样的，例如，在如图4所示的应用场景中，图像通道对于亮度的影响是横向的，也就是对于同一竖直方向上，外界因素对于亮度的影响是相同的。

也就是说，可以通过第一亮度校正区域、第二亮度校正区域之间的亮度的区别来确定第一对比区域与第二对比区域之间是否因为图像通道等因此造成亮度上的非本质差别。

在一个具体的实施例中，上述确定与所述第一对比区域对应的第一亮度校正区域以及与所述第二对比区域对应的第二亮度校正区域，还包括：在所述目标图像中选择所述第一对比区域上方/下方区域作为第一亮度校正区域，选择所述第二对比区域上方/下方区域作为第二亮度校正区域，其中所述第一亮度校正区域与第二亮度校正区域的区域面积比与所述第一对比区域与第二对比区域的区域面积比相同。

例如，如图4所示，第一亮度校正区域A11、第二亮度校正区域A21分别为第一对比区域A10、第二对比区域A20在目标图像上的上方区域。在另一个具体的实施例中，如图4所示，第一亮度校正区域A31、第二亮度校正区域A41分别为第一对比区域A30、第二对比区域A40在目标图像上的下方区域。一般来讲，在亮度校正区域是选择对比区域上方还是对比区域下方的区域取决于第一对比区域与第二对比区域上方区域以及下方区域的图像特征，例如，在第一对比区域A10与第二对比区域A20的上方区域其对应的差异较小，区域较小，适合用来做特征对比，反之，其下方的区域图案之间的差异较大，可能会导致相应的亮度的差异，不适合选为亮度校正区域。进一步的，第一亮度校正区域以及第二亮度校正区域可以是第一对比区域以及第二对比区域上方区域或下方区域的整个区域也可以是其中的部分区域。

第一亮度校正区域以及第二亮度校正区域为与第一对比区域以及第二对比区域对应的图像性质相同的区域。如图4所示，例如，第一亮度校正区域A11、第二亮度校正区域A21为分别与第一对比区域A10、第二对比区域A20对应的非图案区域，因此A11、A21的原始的亮度值应该是相同的，如果二者之间的亮度值出现差别，可以认为是其他因素导致的其亮度值发生了变化，其对应的第一对比区域以及第二对比区域的亮度也发生了相同的变化。

在本实施例中，采用步骤S104中计算对比区域的亮度值的方法，计算第一亮度校正区域的亮度值(即第一校正亮度值)、以及第二亮度校正区域的亮度值(即第二校正亮度值)，并计算第一校正亮度值与第二校正亮度值之间的差值作为第二亮度差值。

即，计算第一校正亮度值与第二校正亮度值的差值，作为与第一亮度校正区域与第二亮度校正区域对应的第二亮度差值：

Δ₂＝L₁₁-L₂₁

其中，Δ₂为第一亮度差值，L₁₁为第一亮度校正区域A11的第一校正亮度值，L₂₁为第二亮度校正区域A21的第二校正亮度值。

第二亮度差值即为第一亮度校正区域与第二亮度校正区域受到其他因素影响导致的亮度差值，也表示了第一对比区域与第二对比区域受到其他因素影响造成的亮度差值。

步骤S108：计算所述第一亮度差值与所述第二亮度差值的差值作为与所述第一对比区域和第二对比区域对应的目标亮度差值。

在本实施例中，通过第一亮度校正区域与第二亮度校正区域受到其他因素影响导致的亮度差值对第一对比区域与第二对比区域受到其他因素影响造成的亮度差值进行校正，即计算所述第一亮度差值与所述第二亮度差值的差值作为与所述第一对比区域和第二对比区域对应的目标亮度差值，其中，目标亮度差值为第一对比区域与第二对比区域真实的亮度差值：

Δ＝Δ₁-Δ₂＝(L₁₀-L₂₀)-(L₁₁-L₂₁)

其中，Δ为目标亮度差值。

步骤S110：判断所述目标亮度差值是否大于预设的亮度差值阈值，若是，则执行步骤S1102：判定所述第一对比区域与第二对比区域具备预设的区域特征，若否，则执行步骤S1104：判定所述第一对比区域与第二对比区域不具备预设的区域特征。

在本实施例中，目标亮度差值可以用户评价第一对比区域与第二对比区域的实际亮度值之间的差异。因为第一对比区域与第二对比区域之间应该呈现出“半有半无”的区域特征，因此，其对应的亮度值应该存在一定程度的差异。预设一个亮度差值阈值，在目标亮度差值大于该亮度差值阈值的情况下，确定第一对比区域与第二对比区域具备“半有半无”的区域特征，反之，在目标亮度差值小于或等于该亮度差值阈值的情况下，确定第一对比区域与第二对比区域不具备“半有半无”的区域特征。

进一步的，如前所述，面额为100的新版人民币在红外透射图下部分区域因为油墨的关系呈现出“半有半无”的区域特征，如果，待检测纸币为面额为100的新版人民币，但是在步骤S102-S1104的识别结果中未呈现出“半有半无”的区域特征，则说明其可能为变造纸币。

具体的，在一个可选的实施例中，上述步骤S1104之后还包括步骤S1106：判定所述待检测纸币为变造币。

进一步的，如前所述，在面额为100的新版人民币的红外透射图下，有多个区域应该呈现出“半有半无”的区域特征，在本实施例中，在考虑待检测纸币是否为变造币的过程中，不仅需要考虑其中一组对比区域是否具备有“半有半无”的区域特征，还需要考虑每一个本应该呈现出“半有半无”的区域特征的区域是否均呈现出了“半有半无”的区域特征。

具体的，在一个实施例中，第一对比区域的数量为至少一个。

在第一对比区域的数量为至少两个的情况下，与第一对比区域对应的第二对比区域的数量与所述第一对比区域的数量相等，并且也为至少两个。进一步的，上述针对每一个第一对比区域及其对应的第二对比区域的第一亮度差值的计算以及对应的亮度校正区域对应的第二亮度差值的计算，均要针对每一个第一对比区域及其对应的第二对比区域来进行，并且分别执行所述计算所述第一亮度差值与所述第二亮度差值的差值作为与所述第一对比区域和第二对比区域对应的目标亮度差值的步骤。也就是说，存在多少组第一对比区域及其对应的第二对比区域，就需要对应的计算多少个对应的目标亮度差值，并分别判断每一各对比区域及其对应的第二对比区域的目标亮度差值是否小于预设的差值亮度阈值，从而来判定每一个第一对比区域及其对应的第二对比区域是都具备预设的“半有半无”的区域特征。

进一步的，上述在所述第一对比区域与第二对比区域不具备预设的区域特征的情况下，判定所述待检测纸币为变造币的步骤包括：判断每一个第一对比区域及其对应的第二对比区域是否具备预设的区域特征，在至少一个第一对比区域及其对应的第二对比区域不具备预设的区域特征的情况下，判定所述待检测纸币为变造币。也就是说，只要有一个第一对比区域及其对应的第二对比区域不具备预设的“半有半无”的区域特征，均可能表示了该待检测纸币为变造币。

此外，为解决传统技术中在通过纸币的红外透射图进行特征检测来识别纸币真伪的准确率不足的技术问题，在一个实施例中，还提出了一种纸币图像的特征识别装置。

具体的，如图5所示，上述纸币图像的特征识别装置，包括如下模块：

纸币图像获取模块102：用于获取待检测纸币的目标图像，所述目标图像为通过红外图像传感器采集的与待检测纸币对应的红外透射图像；

对比区域亮度计算模块104：用于在所述目标图像上选择第一对比区域和第二对比区域，其中所述第一对比区域与所述第二对比区域对应；分别计算所述第一对比区域对应的第一亮度值以及所述第二对比区域对应的第二亮度值，计算所述第一亮度值与第二亮度值的第一亮度差值；

校正区域亮度计算模块106：用于确定与所述第一对比区域对应的第一亮度校正区域以及与所述第二对比区域对应的第二亮度校正区域；分别计算所述第一亮度校正区域对应的第一校正亮度值以及所述第二亮度校正区域对应的第二校正亮度值；

亮度差值计算模块108：用于计算所述第一亮度差值与所述第二亮度差值的差值作为与所述第一对比区域和第二对比区域对应的目标亮度差值；

区域特征判断模块110：用于判断所述目标亮度差值是否大于预设的亮度差值阈值，若是，则判定所述第一对比区域与第二对比区域具备预设的区域特征，若否，则判定所述第一对比区域与第二对比区域不具备预设的区域特征。

可选的，在一个实施例中，如图5所示，上述装置还包括纸币真伪判断模块112，用于在所述第一对比区域与第二对比区域不具备预设的区域特征的情况下，判定所述待检测纸币为变造币。

可选的，在一个实施例中，对比区域亮度计算模块104还用于获取所述第一对比区域包含的所有像素点的亮度值；计算所有像素点的亮度值的平均值作为所述第一对比区域的亮度值。

可选的，在一个实施例中，所述第一对比区域的数量为至少一个；在所述第一对比区域的数量为至少两个的情况下，与所述第一对比区域对应的第二对比区域的数量与所述第一对比区域的数量相等，且，针对每一个第一对比区域及其对应的第二对比区域，分别调用所述对比区域亮度计算模块104和校正区域亮度计算模块106；纸币真伪判断模块112还用于判断每一个第一对比区域及其对应的第二对比区域是否具备预设的区域特征，在至少一个第一对比区域及其对应的第二对比区域不具备预设的区域特征的情况下，判定所述待检测纸币为变造币。

需要说明的是，本实施方式提供的纸币图像的特征识别装置与上述实施方式提供的纸币图像的特征识别方法一一对应，这里就不再赘述。

实施本发明实施例，将具有如下有益效果：

采用了上述纸币图像的特征识别方法和装置之后，对于通过红外图像传感器采集的纸币图像，尤其是针对新版人民币，可以通过对特征的图像区域是否存在特定的图像特征(”半有半无”的区域特征)来判断其是否为变造币。并且，为了避免图像通道对图像亮度的影响，通过与需要进行识别的区域具有相同的图像通道的区域之间的亮度差值对需要进行区域特征检测的区域进行亮度补偿，从而提高对区域特征判断的准确性，继而提高对纸币真伪判断的准确性。

另一实施方式提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施方式提供的纸币图像的特征识别方法。存储介质是一种计算机可读取存储介质，具体可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only-Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random–Access-Memory，RAM)等。

在上述实施例中，可以全部或部分的通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件程序实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims

1.一种纸币图像的特征识别方法，其特征在于，包括：

在所述目标图像上确定与所述第一对比区域对应的第一亮度校正区域以及与所述第二对比区域对应的第二亮度校正区域，图像通道对所述第一对比区域和所述第一亮度校正区域的亮度的影响相同，图像通道对所述第二对比区域和所述第二亮度校正区域的亮度的影响相同，所述第一亮度校正区域、所述第二亮度校正区域为分别与第一对比区域、第二对比区域对应的非图案区域，所述第一亮度校正区域和所述第二亮度校正区域的原始亮度值相同；分别计算所述第一亮度校正区域对应的第一校正亮度值以及所述第二亮度校正区域对应的第二校正亮度值，计算所述第一校正亮度值与所述第二校正亮度值的第二亮度差值；

判断所述目标亮度差值是否大于预设的亮度差值阈值，若是，则判定所述第一对比区域与第二对比区域具备预设的区域特征，若否，则判定所述第一对比区域与第二对比区域不具备预设的区域特征；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述第一对比区域对应的亮度值，还包括：

获取所述第一对比区域包含的所有像素点的亮度值；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第一对比区域的数量为至少两个的情况下，与所述第一对比区域对应的第二对比区域的数量与所述第一对比区域的数量相等，且，针对每一个所述第一对比区域及其对应的第二对比区域，分别执行所述计算所述第一亮度差值与所述第二亮度差值的差值作为与所述第一对比区域和第二对比区域对应的目标亮度差值的步骤；

判断每一个所述第一对比区域及其对应的第二对比区域是否具备预设的区域特征，在至少一个所述第一对比区域及其对应的第二对比区域不具备预设的区域特征的情况下，判定所述待检测纸币为变造币。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述第一对比区域对应的第一亮度校正区域以及与所述第二对比区域对应的第二亮度校正区域，还包括：

5.一种纸币图像的特征识别装置，其特征在于，包括：

校正区域亮度计算模块，用于在所述目标图像上确定与所述第一对比区域对应的第一亮度校正区域以及与所述第二对比区域对应的第二亮度校正区域，图像通道对所述第一对比区域和所述第一亮度校正区域的亮度的影响相同，图像通道对所述第二对比区域和所述第二亮度校正区域的亮度的影响相同，所述第一亮度校正区域、所述第二亮度校正区域为分别与第一对比区域、第二对比区域对应的非图案区域，所述第一亮度校正区域和所述第二亮度校正区域的原始亮度值相同；分别计算所述第一亮度校正区域对应的第一校正亮度值以及所述第二亮度校正区域对应的第二校正亮度值，计算所述第一校正亮度值与所述第二校正亮度值的第二亮度差值；

区域特征判断模块，用于判断所述目标亮度差值是否大于预设的亮度差值阈值，若是，则判定所述第一对比区域与第二对比区域具备预设的区域特征，若否，则判定所述第一对比区域与第二对比区域不具备预设的区域特征；

纸币真伪判断模块，用于在所述第一对比区域与第二对比区域不具备预设的区域特征的情况下，判定所述待检测纸币为变造币。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述对比区域亮度计算模块还用于获取所述第一对比区域包含的所有像素点的亮度值；计算所有像素点的亮度值的平均值作为所述第一对比区域的亮度值。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，在所述第一对比区域的数量为至少两个的情况下，与所述第一对比区域对应的第二对比区域的数量与所述第一对比区域的数量相等，且，针对每一个第一对比区域及其对应的第二对比区域，分别调用所述对比区域亮度计算模块和校正区域亮度计算模块；

8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上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权利要求1至4中任一项权利要求所述的方法。