CN109754395B - 有价票据的缺陷提取方法和缺陷提取装置 - Google Patents

有价票据的缺陷提取方法和缺陷提取装置 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种有价票据的缺陷提取方法和有价票据的缺陷提取装置，其中，所述有价票据的缺陷提取方法包括：获取有价票据的样本图像；对所述样本图像进行傅立叶变换，以确定所述样本图像的幅度图像和相位图像；获取所述幅度图像对应的幅度还原图像、以及所述相位图像对应的相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像；根据所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像生成还原图像；将所述样本图像和所述还原图像进行差分，根据差分结果确定所述有价票据的残差图像。通过本发明的技术方案，可以有效地提高印刷质量检测系统的鲁棒性。

Description

有价票据的缺陷提取方法和缺陷提取装置
技术领域
本发明涉及印刷技术领域，具体而言，涉及一种有价票据的缺陷提取方法和一种有价票据的缺陷提取装置。
背景技术
目前，随着计算机科学的发展，机器视觉技术作为一种新的质量控制方法，在印刷行业中发挥了日益重要的作用。印刷质量检测系统采用机器视觉技术作为核心技术，能有效地监测和控制印制品生产过程。
现有的印刷质量检测系统采用的是主成分提取技术。如图1所示，1表示样本空间、2表示样本点、3表示测试图像、4表示测试图像的最接近样本，通过降低样本维度来提取样本之间的相似信息，形成样本主成分，最后形成样本空间，把测试图像投影到样本空间当中，生成与测试图像对应的最接近的样本，再通过对测试图像与最接近样本进行差分处理，完成缺陷提取。这类方法的优点是可以适应光影变化，成像色彩变化较稳定。然而，印刷品在制造和检测过程中的存在很多不稳定变化。不稳定变化主要来源于3个方面：
1)多印次之间的相对位移；
2)产品介质在生产和传输过程中的飘动；
3)印刷品本身和成像镜头畸变矫正的固有误差。
而在绝大多数情况下，印刷品的这些不稳定变化是在产品质量的允许范围内的，即不构成缺陷。但由于原有的主成分提取算法，对图像的几何不一致性容忍度较弱，因此必然在检测过程中产生大量误报，其后果是对产品和人力资源的巨大浪费，并最终降低了生产效率。
因此，如何提高印刷质量检测系统的鲁棒性成为目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明正是基于上述问题，提出了一种新的技术方案，可以有效地提高印刷质量检测系统的鲁棒性。
有鉴于此，本发明的第一方面提出了一种有价票据的缺陷提取方法，包括：获取有价票据的样本图像；对所述样本图像进行傅立叶变换，以确定所述样本图像的幅度图像和相位图像；获取所述幅度图像对应的幅度还原图像、以及所述相位图像对应的相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像；根据所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像生成还原图像；将所述样本图像和所述还原图像进行差分，根据差分结果确定所述有价票据的残差图像。
在该技术方案中，通过获取有价票据的样本图像的幅度图像对应的幅度还原图像和相位图像对应的相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像，其中，X表示坐标轴的X向，Y表示坐标轴的Y向，并将幅度还原图像、相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像生成的还原图像和样本图像进行差分，并根据差分结果确定有价票据的残差图像，可以有效地提高印刷质量检测系统的鲁棒性。
在上述技术方案中，优选地，所述获取所述幅度图像对应的幅度还原图像、以及所述相位图像对应的相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像的步骤，具体包括：将所述相位图像中的任一图像的相位作为基础相位，并根据所述基础相位对所述相位图像中除所述任一图像之外的其他图像的相位进行处理，以得到相位图像差；根据所述相位图像差确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像。
在该技术方案中，通过将相位图像中的任一图像的相位作为基础相位，例如，将相位图像中的第一幅图像的相位作为基础相位，并根据基础相位对相位图像中的其他图像的相位进行处理，以得到相位图像差，从而可以通过对相位图像差进行偏导计算以比较准确地确定相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像。
在上述任一技术方案中，优选地，所述根据所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像生成还原图像的步骤，具体包括：根据所述相位X向偏导还原图像或所述相位Y向偏导还原图像与初始点，确定解卷绕相位还原图像；根据所述解卷绕相位还原图像和所述基础相位确定相位还原图像；对所述相位还原图像和所述幅度还原图像进行傅立叶反变换，以确定所述还原图像。
在该技术方案中，通过将相位X向偏导还原图像(或者相位Y向偏导还原图像)和幅度还原图像逆向生成为还原图像，利用了“当图像的几何位移发生变化时，图像的频谱中幅度谱保持不变、相位谱只出现线性偏移”的原理，可以有效地说明本发明的有价票据的缺陷提取方法具有较强的形变容忍性。
在上述任一技术方案中，优选地，所述根据所述相位图像差确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像的步骤，具体包括：对所述相位图像差在X向和Y向分别进行偏导计算，以得到所述相位图像差的X向的偏导数和所述相位图像差的Y向的偏导数；对所述幅度图像、所述X向的偏导数、所述Y向的偏导数进行分析和还原，根据分析和还原结果确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像。
在该技术方案中，通过对相位图像差在X向和Y向分别进行偏导计算，可以比较准确地根据X向的偏导数和Y向的偏导数获取相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像，从而能够比较准确地根据相位X向偏导还原图像、相位Y向偏导还原图像和幅度还原图像获取到还原图像。
在上述任一技术方案中，优选地，所述根据所述基础相位对所述相位图像中除所述任一图像之外的其他图像的相位进行处理，以得到相位图像差的步骤，具体包括：将所述其他图像的相位与所述基础相位进行减法计算，并对计算结果进行相位解卷绕处理，根据相位解卷绕处理结果确定所述相位图像差。
在该技术方案中，通过将其他图像的相位与基础相位相减并进行相位解卷绕处理，可以得到相位图像差，从而可以通过对相位图像差进行偏导计算以比较准确地确定相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像。
本发明的第二方面提出了一种有价票据的缺陷提取装置，包括：第一获取单元，用于获取有价票据的样本图像；变换单元，用于对所述样本图像进行傅立叶变换，以确定所述样本图像的幅度图像和相位图像；第二获取单元，用于获取所述幅度图像对应的幅度还原图像、以及所述相位图像对应的相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像；生成单元，用于根据所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像生成还原图像；差分单元，用于将所述样本图像和所述还原图像进行差分，根据差分结果确定所述有价票据的残差图像。
在该技术方案中，通过获取有价票据的样本图像的幅度图像对应的幅度还原图像和相位图像对应的相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像，其中，X表示坐标轴的X向，Y表示坐标轴的Y向，并将幅度还原图像、相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像生成的还原图像和样本图像进行差分，并根据差分结果确定有价票据的残差图像，可以有效地提高印刷质量检测系统的鲁棒性。
在上述技术方案中，优选地，所述第二获取单元包括：处理单元，用于将所述相位图像中的任一图像的相位作为基础相位，并根据所述基础相位对所述相位图像中除所述任一图像之外的其他图像的相位进行处理，以得到相位图像差；所述第二获取单元具体用于，根据所述相位图像差确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像。
在该技术方案中，通过将相位图像中的任一图像的相位作为基础相位，例如，将相位图像中的第一幅图像的相位作为基础相位，并根据基础相位对相位图像中的其他图像的相位进行处理，以得到相位图像差，从而可以通过对相位图像差进行偏导计算以比较准确地确定相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像。
在上述任一技术方案中，优选地，所述生成单元包括：第一确定单元，用于根据所述相位X向偏导还原图像或所述相位Y向偏导还原图像与初始点，确定解卷绕相位还原图像；第二确定单元，用于根据所述解卷绕相位还原图像和所述基础相位确定相位还原图像；反变换单元，用于对所述相位还原图像和所述幅度还原图像进行傅立叶反变换，以确定所述还原图像。
在该技术方案中，通过将相位X向偏导还原图像(或者相位Y向偏导还原图像)和幅度还原图像逆向生成为还原图像，利用了“当图像的几何位移发生变化时，图像的频谱中幅度谱保持不变、相位谱只出现线性偏移”的原理，可以有效地说明本发明的有价票据的缺陷提取方法具有较强的形变容忍性。
在上述任一技术方案中，优选地，所述第二获取单元包括：计算单元，用于对所述相位图像差在X向和Y向分别进行偏导计算，以得到所述相位图像差的X向的偏导数和所述相位图像差的Y向的偏导数；还原单元，用于对所述幅度图像、所述X向的偏导数、所述Y向的偏导数进行分析和还原，根据分析和还原结果确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像。
在该技术方案中，通过对相位图像差在X向和Y向分别进行偏导计算，可以比较准确地根据X向的偏导数和Y向的偏导数获取相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像，从而能够比较准确地根据相位X向偏导还原图像、相位Y向偏导还原图像和幅度还原图像获取到还原图像。
在上述任一技术方案中，优选地，所述处理单元具体用于，将所述其他图像的相位与所述基础相位进行减法计算，并对计算结果进行相位解卷绕处理，根据相位解卷绕处理结果确定所述相位图像差。
在该技术方案中，通过将其他图像的相位与基础相位相减并进行相位解卷绕处理，可以得到相位图像差，从而可以通过对相位图像差进行偏导计算以比较准确地确定相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像。
通过本发明的技术方案，可以有效地提高印刷质量检测系统的鲁棒性。
附图说明
图1示出了相关技术中的主成份提取检测算法原理的示意图；
图2示出了根据本发明的一个实施例的有价票据的缺陷提取方法的流程示意图；
图3示出了根据本发明的一个实施例的有价票据的缺陷提取装置的结构示意图。
具体实施方式
为了可以更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图2示出了根据本发明的一个实施例的有价票据的缺陷提取方法的流程示意图。
如图2所示，根据本发明的一个实施例的有价票据的缺陷提取方法包括：
步骤202，获取有价票据的样本图像；
步骤204，对所述样本图像进行傅立叶变换，以确定所述样本图像的幅度图像和相位图像；
步骤206，获取所述幅度图像对应的幅度还原图像、以及所述相位图像对应的相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像；
步骤208，根据所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像生成还原图像；
步骤210，将所述样本图像和所述还原图像进行差分，根据差分结果确定所述有价票据的残差图像。
在该技术方案中，通过获取有价票据的样本图像的幅度图像对应的幅度还原图像和相位图像对应的相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像，其中，X表示坐标轴的X向，Y表示坐标轴的Y向，并将幅度还原图像、相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像生成的还原图像和样本图像进行差分，并根据差分结果确定有价票据的残差图像，可以有效地提高印刷质量检测系统的鲁棒性。
在上述技术方案中，优选地，步骤206具体包括：将所述相位图像中的任一图像的相位作为基础相位，并根据所述基础相位对所述相位图像中除所述任一图像之外的其他图像的相位进行处理，以得到相位图像差；根据所述相位图像差确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像。
在该技术方案中，通过将相位图像中的任一图像的相位作为基础相位，例如，将相位图像中的第一幅图像的相位作为基础相位，并根据基础相位对相位图像中的其他图像的相位进行处理，以得到相位图像差，从而可以通过对相位图像差进行偏导计算以比较准确地确定相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像。
在上述任一技术方案中，优选地，步骤208具体包括：根据所述相位X向偏导还原图像或所述相位Y向偏导还原图像与初始点，确定解卷绕相位还原图像；根据所述解卷绕相位还原图像和所述基础相位确定相位还原图像；对所述相位还原图像和所述幅度还原图像进行傅立叶反变换，以确定所述还原图像。
在该技术方案中，通过将相位X向偏导还原图像(或者相位Y向偏导还原图像)和幅度还原图像逆向生成为还原图像，利用了“当图像的几何位移发生变化时，图像的频谱中幅度谱保持不变、相位谱只出现线性偏移”的原理，可以有效地说明本发明的有价票据的缺陷提取方法具有较强的形变容忍性。
在上述任一技术方案中，优选地，所述根据所述相位图像差确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像的步骤，具体包括：对所述相位图像差在X向和Y向分别进行偏导计算，以得到所述相位图像差的X向的偏导数和所述相位图像差的Y向的偏导数；对所述幅度图像、所述X向的偏导数、所述Y向的偏导数进行分析和还原，根据分析和还原结果确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像。
在该技术方案中，通过对相位图像差在X向和Y向分别进行偏导计算，可以比较准确地根据X向的偏导数和Y向的偏导数获取相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像，从而能够比较准确地根据相位X向偏导还原图像、相位Y向偏导还原图像和幅度还原图像获取到还原图像。
在上述任一技术方案中，优选地，所述根据所述基础相位对所述相位图像中除所述任一图像之外的其他图像的相位进行处理，以得到相位图像差的步骤，具体包括：将所述其他图像的相位与所述基础相位进行减法计算，并对计算结果进行相位解卷绕处理，根据相位解卷绕处理结果确定所述相位图像差。
在该技术方案中，通过将其他图像的相位与基础相位相减并进行相位解卷绕处理，可以得到相位图像差，从而可以通过对相位图像差进行偏导计算以比较准确地确定相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像。
图3示出了根据本发明的一个实施例的有价票据的缺陷提取装置的结构示意图。
如图3所示，根据本发明的一个实施例的有价票据的缺陷提取装置300，包括：第一获取单元302，变换单元304，第二获取单元306，生成单元308和差分单元310，其中，所述第一获取单元302，用于获取有价票据的样本图像；所述变换单元304，用于对所述样本图像进行傅立叶变换，以确定所述样本图像的幅度图像和相位图像；所述第二获取单元306，用于获取所述幅度图像对应的幅度还原图像、以及所述相位图像对应的相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像；所述生成单元308，用于根据所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像生成还原图像；所述差分单元310，用于将所述样本图像和所述还原图像进行差分，根据差分结果确定所述有价票据的残差图像。
在该技术方案中，通过获取有价票据的样本图像的幅度图像对应的幅度还原图像和相位图像对应的相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像，其中，X表示坐标轴的X向，Y表示坐标轴的Y向，并将幅度还原图像、相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像生成的还原图像和样本图像进行差分，并根据差分结果确定有价票据的残差图像，可以有效地提高印刷质量检测系统的鲁棒性。
在上述技术方案中，优选地，所述第二获取单元306包括：处理单元3062，用于将所述相位图像中的任一图像的相位作为基础相位，并根据所述基础相位对所述相位图像中除所述任一图像之外的其他图像的相位进行处理，以得到相位图像差；所述第二获取单元306具体用于，根据所述相位图像差确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像。
在该技术方案中，通过将相位图像中的任一图像的相位作为基础相位，例如，将相位图像中的第一幅图像的相位作为基础相位，并根据基础相位对相位图像中的其他图像的相位进行处理，以得到相位图像差，从而可以通过对相位图像差进行偏导计算以比较准确地确定相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像。
在上述任一技术方案中，优选地，所述生成单元308包括：第一确定单元3082，用于根据所述相位X向偏导还原图像或所述相位Y向偏导还原图像与初始点，确定解卷绕相位还原图像；第二确定单元3084，用于根据所述解卷绕相位还原图像和所述基础相位确定相位还原图像；反变换单元3086，用于对所述相位还原图像和所述幅度还原图像进行傅立叶反变换，以确定所述还原图像。
在该技术方案中，通过将相位X向偏导还原图像(或者相位Y向偏导还原图像)和幅度还原图像逆向生成为还原图像，利用了“当图像的几何位移发生变化时，图像的频谱中幅度谱保持不变、相位谱只出现线性偏移”的原理，可以有效地说明本发明的有价票据的缺陷提取方法具有较强的形变容忍性。
在上述任一技术方案中，优选地，所述第二获取单元306包括：计算单元3064，用于对所述相位图像差在X向和Y向分别进行偏导计算，以得到所述相位图像差的X向的偏导数和所述相位图像差的Y向的偏导数；还原单元3066，用于对所述幅度图像、所述X向的偏导数、所述Y向的偏导数进行分析和还原，根据分析和还原结果确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像。
在该技术方案中，通过对相位图像差在X向和Y向分别进行偏导计算，可以比较准确地根据X向的偏导数和Y向的偏导数获取相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像，从而能够比较准确地根据相位X向偏导还原图像、相位Y向偏导还原图像和幅度还原图像获取到还原图像。
在上述任一技术方案中，优选地，所述处理单元3062具体用于，将所述其他图像的相位与所述基础相位进行减法计算，并对计算结果进行相位解卷绕处理，根据相位解卷绕处理结果确定所述相位图像差。
在该技术方案中，通过将其他图像的相位与基础相位相减并进行相位解卷绕处理，可以得到相位图像差，从而可以通过对相位图像差进行偏导计算以比较准确地确定相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像。
以上结合附图详细说明了本发明的技术方案，可以有效地提高印刷质量检测系统的鲁棒性。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种有价票据的缺陷提取方法，其特征在于，包括：
获取有价票据的样本图像；
对所述样本图像进行傅立叶变换，以确定所述样本图像的幅度图像和相位图像；
获取所述幅度图像对应的幅度还原图像、以及所述相位图像对应的相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像；
根据所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像生成还原图像；
将所述样本图像和所述还原图像进行差分，根据差分结果确定所述有价票据的残差图像。
2.根据权利要求1所述的有价票据的缺陷提取方法，其特征在于，所述获取所述幅度图像对应的幅度还原图像、以及所述相位图像对应的相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像的步骤，具体包括：
将所述相位图像中的任一图像的相位作为基础相位，并根据所述基础相位对所述相位图像中除所述任一图像之外的其他图像的相位进行处理，以得到相位图像差；
根据所述相位图像差确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像。
3.根据权利要求2所述的有价票据的缺陷提取方法，其特征在于，所述根据所述相位图像差确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像的步骤，具体包括：
对所述相位图像差在X向和Y向分别进行偏导计算，以得到所述相位图像差的X向的偏导数和所述相位图像差的Y向的偏导数；
对所述幅度图像、所述X向的偏导数、所述Y向的偏导数进行分析和还原，根据分析和还原结果确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像。
4.根据权利要求2或3所述的有价票据的缺陷提取方法，其特征在于，所述根据所述基础相位对所述相位图像中除所述任一图像之外的其他图像的相位进行处理，以得到相位图像差的步骤，具体包括：
将所述其他图像的相位与所述基础相位进行减法计算，并对计算结果进行相位解卷绕处理，根据相位解卷绕处理结果确定所述相位图像差。
5.一种有价票据的缺陷提取装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取有价票据的样本图像；
变换单元，用于对所述样本图像进行傅立叶变换，以确定所述样本图像的幅度图像和相位图像；
第二获取单元，用于获取所述幅度图像对应的幅度还原图像、以及所述相位图像对应的相位X向偏导还原图像和相位Y向偏导还原图像；
生成单元，用于根据所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像生成还原图像；
差分单元，用于将所述样本图像和所述还原图像进行差分，根据差分结果确定所述有价票据的残差图像。
6.根据权利要求5所述的有价票据的缺陷提取装置，其特征在于，所述第二获取单元包括：
处理单元，用于将所述相位图像中的任一图像的相位作为基础相位，并根据所述基础相位对所述相位图像中除所述任一图像之外的其他图像的相位进行处理，以得到相位图像差；
所述第二获取单元具体用于，根据所述相位图像差确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像。
7.根据权利要求6所述的有价票据的缺陷提取装置，其特征在于，所述第二获取单元包括：
计算单元，用于对所述相位图像差在X向和Y向分别进行偏导计算，以得到所述相位图像差的X向的偏导数和所述相位图像差的Y向的偏导数；
还原单元，用于对所述幅度图像、所述X向的偏导数、所述Y向的偏导数进行分析和还原，根据分析和还原结果确定所述幅度还原图像、所述相位X向偏导还原图像和所述相位Y向偏导还原图像。
8.根据权利要求6或7所述的有价票据的缺陷提取装置，其特征在于，所述处理单元具体用于，
将所述其他图像的相位与所述基础相位进行减法计算，并对计算结果进行相位解卷绕处理，根据相位解卷绕处理结果确定所述相位图像差。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110363764B (zh) * 2019-07-23 2022-03-11 安徽大学 一种基于帧间差分的行驶证打印信息完整性检测方法
CN116823678B (zh) * 2023-08-29 2023-11-17 国网江西省电力有限公司超高压分公司 图像缺陷点智能修复系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102645280A (zh) * 2012-04-27 2012-08-22 中国电子科技集团公司第四十一研究所 傅里叶变换光谱仪下陷式三角切趾函数及其高效的光谱还原方法
CN104764712A (zh) * 2015-04-29 2015-07-08 浙江工业大学 一种pcb过孔内壁质量的检测方法
CN104794675A (zh) * 2015-04-24 2015-07-22 华南师范大学 基于切相傅里叶变换的图像隐藏、还原及加密传输方法
CN105354835A (zh) * 2015-10-16 2016-02-24 浙江工业大学 结合相位一致性、梯度幅值和结构显著性的医学图像质量评价方法

Family Cites Families (41)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19646454A1 (de) * 1996-11-11 1998-05-14 Giesecke & Devrient Gmbh Verfahren zur Bearbeitung von Blattgut, wie z. B. Banknoten
JP3583979B2 (ja) * 2000-08-15 2004-11-04 三洋電機株式会社 検査対象の種別判定方法
US7252222B2 (en) * 2003-12-19 2007-08-07 Scientific Game Royalty Corporation Embedded optical signatures in documents
US7266548B2 (en) * 2004-06-30 2007-09-04 Microsoft Corporation Automated taxonomy generation
CN100354144C (zh) * 2004-11-05 2007-12-12 中国印钞造币总公司 增值税票印码质量在线检测装置
EP1901241A1 (en) * 2006-09-06 2008-03-19 Kba-Giori S.A. Method for controlling the quality of printed documents based on pattern matching
US7949175B2 (en) * 2007-01-23 2011-05-24 Xerox Corporation Counterfeit deterrence using dispersed miniature security marks
JP2008250418A (ja) * 2007-03-29 2008-10-16 Toshiba Corp 紙葉類処理システム
US8780206B2 (en) * 2008-11-25 2014-07-15 De La Rue North America Inc. Sequenced illumination
JP2010195514A (ja) * 2009-02-24 2010-09-09 Toshiba Corp 紙葉類処理装置
DE102009058438A1 (de) * 2009-12-16 2011-06-22 Giesecke & Devrient GmbH, 81677 Verfahren zur Prüfung von Wertdokumenten
JP5605746B2 (ja) * 2010-03-23 2014-10-15 富士ゼロックス株式会社 印刷制御装置、画像形成システムおよびプログラム
CN101908241B (zh) * 2010-08-03 2012-05-16 广州广电运通金融电子股份有限公司 有价文件识别方法及其识别系统
CN101944122A (zh) * 2010-09-17 2011-01-12 浙江工商大学 一种融合增量学习的支持向量机多类分类方法
CN102456246B (zh) * 2010-10-19 2014-04-30 山东新北洋信息技术股份有限公司 纸币重张的检测方法及装置、自助终端
CN102096960B (zh) * 2010-12-14 2013-04-17 朱杰 一种票据点验机系统的处理方法
CN102157024B (zh) * 2011-05-03 2013-01-09 西安印钞有限公司 一种大张检查机机检数据在线二次检测核查的系统及方法
CN102236925B (zh) * 2011-05-03 2013-08-14 西安印钞有限公司 大张检查机机检数据离线二次检测核查的系统及方法
JP5799651B2 (ja) * 2011-08-16 2015-10-28 沖電気工業株式会社 紙幣入出金装置および紙幣入出金制御方法
CN102722726B (zh) * 2012-06-05 2014-01-15 江苏省电力公司南京供电公司 一种基于动态二叉树的svm多分类方法
CN102831703B (zh) * 2012-09-03 2014-12-24 上海印钞有限公司 一种钞券产品质量分析装置及产品质量分析方法
CN102915447B (zh) * 2012-09-20 2015-07-08 西安科技大学 一种基于二叉树支持向量机的分类方法
KR101682268B1 (ko) * 2013-05-14 2016-12-05 중앙대학교 산학협력단 다중 클래스 svm과 트리 분류를 이용한 제스처 인식 장치 및 방법
CN103325171B (zh) * 2013-06-17 2018-07-10 中国人民银行印制科学技术研究所 有价票据分选系统和有价票据分选方法
KR101460779B1 (ko) * 2013-09-06 2014-11-19 기산전자 주식회사 지폐처리장치 및 그 제어방법
CN203552342U (zh) * 2013-11-20 2014-04-16 北京华夏锐驰投资管理有限公司 一种纸币清分机的识别装置
CN103685574A (zh) * 2014-01-02 2014-03-26 清华大学 面向服务的通用物联网资源分配方法
CN103745234B (zh) * 2014-01-23 2017-01-25 东北大学 一种带钢表面缺陷的特征提取与分类方法
CN104916029A (zh) * 2014-03-13 2015-09-16 广州南沙资讯科技园有限公司博士后科研工作站 一种纸币验证系统及基于该系统的纸币验证方法
EP2940662B1 (de) * 2014-04-30 2019-10-30 Wincor Nixdorf International GmbH Verfahren zum Betreiben eines Geldautomaten bei Mehrfachabzügen
CN104156701A (zh) * 2014-07-26 2014-11-19 佳都新太科技股份有限公司 一种基于决策树和svm的车牌相似字符识别方法
CN104574638A (zh) * 2014-09-30 2015-04-29 上海层峰金融设备有限公司 一种人民币识别方法
CN104331976A (zh) * 2014-10-31 2015-02-04 苏州保瑟佳货币检测科技有限公司 一种有价证券的检测方法及装置
CN104616392B (zh) * 2015-01-30 2018-02-02 华中科技大学 一种基于局部二值模式的纸币鉴伪方法
CN104966058A (zh) * 2015-06-12 2015-10-07 南京邮电大学 一种基于分层二叉树的行为识别方法
CN105374105A (zh) * 2015-10-16 2016-03-02 浙江依特诺科技股份有限公司 一种用于移动终端鉴别纸币真伪的方法
CN105631474B (zh) * 2015-12-26 2019-01-11 哈尔滨工业大学 基于Jeffries-Matusita距离和类对决策树的高光谱数据多分类方法
CN105678612A (zh) * 2015-12-30 2016-06-15 远光软件股份有限公司 移动端原始凭证电子化智能填单系统及方法
CN105930872A (zh) * 2016-04-28 2016-09-07 上海应用技术学院 一种基于类别相似的二叉树支持向量机的公交行驶状态分类方法
CN106056752B (zh) * 2016-05-25 2018-08-21 武汉大学 一种基于随机森林的钞票鉴伪方法
CN106169084A (zh) * 2016-07-08 2016-11-30 福州大学 一种基于高斯核参数选择的svm乳腺分类方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102645280A (zh) * 2012-04-27 2012-08-22 中国电子科技集团公司第四十一研究所 傅里叶变换光谱仪下陷式三角切趾函数及其高效的光谱还原方法
CN104794675A (zh) * 2015-04-24 2015-07-22 华南师范大学 基于切相傅里叶变换的图像隐藏、还原及加密传输方法
CN104764712A (zh) * 2015-04-29 2015-07-08 浙江工业大学 一种pcb过孔内壁质量的检测方法
CN105354835A (zh) * 2015-10-16 2016-02-24 浙江工业大学 结合相位一致性、梯度幅值和结构显著性的医学图像质量评价方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于纹理描述的花纹板缺陷检测;孙晨，何永辉，费江华;《宝钢技术》;20160630(第6期);第74-78页 *

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