CN108711213A - 一种纸币斑马线黑白块的识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

一种纸币斑马线黑白块的识别方法，包括：获取纸币图像；获取该纸币图像中对应于该纸币斑马线区域的待检测图像；将该待检测图像横向划分为多个行；分别检测该多个行中每一个行的行灰度值；计算每一行的降噪灰度值；根据该降噪灰度值计算每一行的平均灰度值；确定灰度平均值大于与其相邻的所有行的灰度平均值的行的行为斑马线的白块中间行；灰度平均值小于其相邻的所有行的灰度平均值的行为该斑马线的黑块中间行。本申请通过计算每一行的降噪灰度值，有效地消除亮度不均对斑马线黑白块检测带来的影响；通过计算每一行的平均灰度值可以有效地提取出黑块和白块的中间行，进而进一步确定斑马线的分布，简化了计算量，且黑白块识别准确率高。

Description

一种纸币斑马线黑白块的识别方法及装置

技术领域

本发明属于金融领域，更具体地说，本发明涉及一种纸币斑马线黑白块的识别方法及装置。

背景技术

随着技术水平的提高，市场上流通的伪造纸币的仿真水平也越来高，给市场金融秩序造成了严重的破坏。纸币斑马线是进行纸币鉴别的重要手段。

现有技术通常通过检测斑马线的亮暗灰度级分布进行纸币真伪鉴别，然而这种检测方法准确度有待提高，因此需要一种方法，可以精确且快捷的对纸币斑马线进行有效检测。

发明内容

为了解决上述问题，本发明公开了一种纸币斑马线黑白块的识别方法，该方法包括：

获取纸币图像；

获取该纸币图像中对应于该纸币斑马线区域的待检测图像；

将该待检测图像横向划分为多个行；

分别检测该多个行中每一个行的行灰度值；

根据该行灰度值计算每一行的降噪灰度值，其中该降噪灰度值为该行前后各N个相邻的行的行灰度值的平均值，其中N对应于该斑马线黑块或白块的高度；

根据该降噪灰度值计算每一行的平均灰度值，其中该平均灰度值为该行前后各M个相邻的行的降噪灰度值的平均值，其中M对应于该斑马线黑块或白块的高度的一半；

确定灰度平均值大于与其相邻的所有行的灰度平均值的行的行为斑马线的白块中间行；灰度平均值小于其相邻的所有行的灰度平均值的行为该斑马线的黑块中间行。

在其中一项实施例中，该行灰度值为该待检测图像内该行的所有像素点的灰度值的和或平均值。

在其中一项实施例中，该多个行中的每一行均为一个像素行。

在其中一项实施例中，其中N＝25；M＝12或13。

本申请还公开了一种判断纸币真伪的方法，该方法包括：基于上文描述的纸币斑马线黑白块的识别方法确定纸币的斑马线黑白块分布；基于斑马线黑白块分布判断该纸币的真伪。

根据本申请另一方面，公开了一种纸币斑马线黑白块的识别装置，该装置包括：

纸币图像获取模块，用于获取纸币图像；

待检测图像获取模块，用于获取该纸币图像中对应于该纸币斑马线区域的待检测图像；

划分模块，用于将该待检测图像横向划分为多个行；

行灰度值检测模块，用于分别检测该多个行中每一个行的行灰度值；

降噪灰度值计算模块，用于根据该行灰度值计算每一行的降噪灰度值，其中该降噪灰度值为该行前后各N个相邻的行的行灰度值的平均值，其中N对应于该斑马线黑块或白块的高度；

灰度平均值计算模块，用于根据该降噪灰度值计算每一行的平均灰度值，其中该平均灰度值为该行前后各M个相邻的行的降噪灰度值的平均值，其中M对应于该斑马线黑块或白块的高度的一半；

黑白块识别模块，用于确定灰度平均值大于与其相邻的所有行的灰度平均值的行为斑马线的白块中间行；灰度平均值小于其相邻的所有行的灰度平均值的行为该斑马线的黑块中间行。

在其中一项实施例中，该行灰度值为该待检测图像内该行的所有像素点的灰度值的和或平均值。

在其中一项实施例中，该多个行中的每一行均为一个像素行。

在其中一项实施例中，其中N＝25；M＝12或13。

本申请另一方面公开了一种判断纸币真伪的装置，该装置包括：

如上文所描述的纸币斑马线黑白块的识别装置，用于确定纸币的斑马线黑白块分布；

假币识别模块，用于基于斑马线黑白块分布判断该纸币的真伪。

本发明的有益效果在于，通过计算每一行的降噪灰度值，有效地消除亮度不均对斑马线黑白块检测带来的影响；通过计算每一行的平均灰度值可以有效地提取出黑块和白块的中间行，进而进一步确定斑马线的分布，简化了计算量，且黑白块识别准确率高。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式，对本发明进行详细说明，其中：

图1所示为第五版100元人民币真币的灰度图；

图2所示为根据本申请一实施例的纸币斑马线黑白块的识别方法的流程图；

图3所示为根据本申请另一实施例的纸币斑马线黑白块的识别方法的流程图；

图4所示为根据本申请一实施例的判断纸币真伪的方法的流程图；

图5所示为根据本申请一实施例的纸币斑马线黑白块的识别装置的结构图；以及

图6所示为根据本申请一实施例的判断纸币真伪的装置的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及其技术效果更加清晰，以下结合附图和具体实施方式，对本发明进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本发明，并非为了限定本发明。

图1所示为第五版100元人民币真币的灰度图，而图中矩形框标记部分即为该纸币的斑马线。需要说明的是，虽然图中所示纸币为第五版100元人民币，然而本申请所有技术方案均可适用于包括第五版100元人民币的纸币在内的所有具有由黑块和白块构成的斑马线的任何纸币。此外，这里的“黑”和“白”并非绝对概念，在该斑马线区域内，相对其他区域灰度值最低的区域可以被认为是黑块；相对其他区域灰度值最高的区域可以被认为是白块。此外，当将本申请公开的实施例应用于其他面额和/或币种的纸币时，该斑马线所在的区域会有所不同。

市场上流程的一些纸币，其斑马线黑白块分布、灰度、宽度等参数与真币均存在一定的差异。基于这些差异，下文将对纸币斑马线黑白块进行识别，从而为纸币真伪鉴别提供支持。

如图2所示，根据本申请一实施例，公开了一种纸币斑马线黑白块的识别方法20，该方法20包括步骤：

S200，获取纸币图像；

S202，获取该纸币图像中对应于该纸币斑马线区域的待检测图像；

S204，将该待检测图像横向划分为多个行；

S206，分别检测该多个行中每一个行的行灰度值；

S208，根据该行灰度值计算每一行的降噪灰度值，其中该降噪灰度值为该行前后各N个相邻的行的行灰度值的平均值，其中N对应于该斑马线黑块或白块的高度；

S210，根据该降噪灰度值计算每一行的平均灰度值，其中该平均灰度值为该行前后各M个相邻的行的降噪灰度值的平均值，其中M对应于该斑马线黑块或白块的高度的一半；

S212，确定灰度平均值大于与其相邻的所有行的灰度平均值的行的行为斑马线的白块中间行；灰度平均值小于其相邻的所有行的灰度平均值的行为该斑马线的黑块中间行。

上述实施例的有益效果在于，通过计算每一行的降噪灰度值，有效地消除亮度不均对斑马线黑白块检测带来的影响；通过计算每一行的平均灰度值可以有效地提取出黑块和白块的中间行，进而进一步确定斑马线的分布，简化了计算量，且黑白块识别准确率高。

具体地，在步骤S208中，根据该行灰度值计算每一行的降噪灰度值的目的在于消除待检测图像亮度不均导致的某些部分亮度普遍较高，而其余部分亮度普遍较低的问题。

在步骤S210和步骤S212中，由于在黑块最中间的那一行相邻的M行的灰度普遍低，因此，该在该黑块最中间的那一行的平均灰度最低；对应地，由于在白块最中间的那一行相邻的M行的灰度普遍高，因此，该在该白块最中间的那一行的平均灰度最高。由于M对应该斑马线的黑块和白块行数的一半(黑块和白块的行数是相同的，此外，该黑块和白块的行数和该黑块和白块的高度可置换表述)，因此在黑块最中间的那一行前后各M行均包含在该黑块内，相应地，在白块最中间的那一行前后各M行均包含在该白块内。综上，上述实施方式非常简化地确定了该斑马线的黑块和白块的位置及相对距离。

进一步地，如图3所示，该方法20在步骤S210还可以包括步骤：

S214，输出该纸币的斑马线的黑块和白块的分布，其中该分布包括黑白块之间的距离，以及该黑块和白块的灰度平均值信息等。

步骤S214的有益效果在于，该斑马线的黑块和白块的分布信息和/或该黑块和白块的灰度平均值信息可以作为纸币真伪鉴别的参考数据，为纸币真伪鉴别提供判断依据。

在其中一项实施例中，该行灰度值为该待检测图像内该行的所有像素点的灰度值的和或平均值。

如图1所示，该待检测图像即包含该斑马线所在区域的矩形区域，该行灰度值即为该待检测图像内该行的所有像素点的灰度值的和或者平均值，该和或平均值体现的即是该行所有像素的灰度的整体情况。

在其中一项实施例中，该多个行中的每一行均为一个像素行。换言之，该待检测图像的行数即为其纵向方向的像素行数。

在其中一项实施例中，N＝25；M＝12或13。

具体地，在该纸币为第五版100元人民币真币的情况下，该斑马线的黑块和白块在纵向方向的高度均为25个像素行，因此N＝25；M＝12或13。

如图4所示，本申请另一方面公开了一种判断纸币真伪的方法40，该方法包括：

S400：基于上文描述的纸币斑马线黑白块的识别方法确定纸币的斑马线黑白块分布；

S402，基于斑马线黑白块分布判断该纸币的真伪。在一具体实施例中，基于该斑马线黑白块的距离判断该纸币的真伪。

如图5所示，根据本申请另一方面，还公开了一种纸币斑马线黑白块的识别装置50，包括：

纸币图像获取模块500，用于获取纸币图像；

待检测图像获取模块502，用于获取该纸币图像中对应于该纸币斑马线区域的待检测图像；

划分模块504，用于将该待检测图像横向划分为多个行；

行灰度值检测模块506，用于分别检测该多个行中每一个行的行灰度值；

降噪灰度值计算模块508，用于根据该行灰度值计算每一行的降噪灰度值，其中该降噪灰度值为该行前后各N个相邻的行的行灰度值的平均值，其中N对应于该斑马线黑块或白块的高度；

灰度平均值计算模块510，用于根据该降噪灰度值计算每一行的平均灰度值，其中该平均灰度值为该行前后各M个相邻的行的降噪灰度值的平均值，其中M对应于该斑马线黑块或白块的高度的一半；

黑白块识别模块512，用于确定灰度平均值大于与其相邻的所有行的灰度平均值的行为斑马线的白块中间行；灰度平均值小于其相邻的所有行的灰度平均值的行为该斑马线的黑块中间行。

在其中一项实施例中，该行灰度值为该待检测图像内该行的所有像素点的灰度值的和或平均值。该灰度平均值计算模块506通过计算该待检测图像内一行的所有像素点的灰度值的和或平均值得出该行的行灰度值。

在其中一项实施例中，该多个行中的每一行均为一个像素行。

在其中一项实施例中，其中N＝25；M＝12或13。

如图6所示，本申请另一方面公开了一种判断纸币真伪的装置60，该装置60包括：

如上文所描述的纸币斑马线黑白块的识别装置50，用于确定纸币的斑马线黑白块分布；

假币识别模块600，用于基于该斑马线黑白块分布判断该纸币的真伪。

需要说明的是，上述各个模块并不一定是独立的模块，其中多个模块可以集成为一个模块；或者上述各个模块又可以根据功能细分为多个模块，这些都落入本申请的保护范围之内。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。此外，尽管本说明书中使用了一些特定的术语，但这些术语只是为了方便说明，并不对本发明构成任何限制。

Claims (10)

1.一种纸币斑马线黑白块的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取纸币图像；

获取所述纸币图像中对应于所述纸币斑马线区域的待检测图像；

将所述待检测图像横向划分为多个行；

分别检测所述多个行中每一个行的行灰度值；

根据所述行灰度值计算每一行的降噪灰度值，其中所述降噪灰度值为所述行前后各N个相邻的行的行灰度值的平均值，其中N对应于所述斑马线黑块或白块的高度；

根据所述降噪灰度值计算每一行的平均灰度值，其中所述平均灰度值为所述行前后各M个相邻的行的降噪灰度值的平均值，其中M对应于所述斑马线黑块或白块的高度的一半；

确定灰度平均值大于与其相邻的所有行的灰度平均值的行为斑马线的白块中间行；灰度平均值小于其相邻的所有行的灰度平均值的行为该斑马线的黑块中间行。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行灰度值为所述待检测图像内该行的所有像素点的灰度值的和或平均值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个行中的每一行均为一个像素行。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中N＝25；M＝12或13。

5.一种判断纸币真伪的方法，其特征在于，所述方法包括：基于如权利要求1-4中任一项所述的纸币斑马线黑白块的识别方法确定纸币的斑马线黑白块分布；基于斑马线黑白块分布判断所述纸币的真伪。

6.一种纸币斑马线黑白块的识别装置，其特征在于，所述装置包括：

纸币图像获取模块，用于获取纸币图像；

待检测图像获取模块，用于获取所述纸币图像中对应于所述纸币斑马线区域的待检测图像；

划分模块，用于将所述待检测图像横向划分为多个行；

行灰度值检测模块，用于分别检测所述多个行中每一个行的行灰度值；

降噪灰度值计算模块，用于根据所述行灰度值计算每一行的降噪灰度值，其中所述降噪灰度值为所述行前后各N个相邻的行的行灰度值的平均值，其中N对应于所述斑马线黑块或白块的高度；

灰度平均值计算模块，用于根据所述降噪灰度值计算每一行的平均灰度值，其中所述平均灰度值为所述行前后各M个相邻的行的降噪灰度值的平均值，其中M对应于所述斑马线黑块或白块的高度的一半；

黑白块识别模块，用于确定灰度平均值大于与其相邻的所有行的灰度平均值的行为斑马线的白块中间行；灰度平均值小于其相邻的所有行的灰度平均值的行为该斑马线的黑块中间行。

7.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述行灰度值为所述待检测图像内该行的所有像素点的灰度值的和或平均值。

8.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述多个行中的每一行均为一个像素行。

9.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，其中N＝25；M＝12或13。

10.一种判断纸币真伪的装置，其特征在于，所述装置包括：

如权利要求6-9中任一项所述的纸币斑马线黑白块的识别装置，用于确定纸币的斑马线黑白块分布；

假币识别模块，用于基于斑马线黑白块分布判断所述纸币的真伪。