CN110689659A

CN110689659A - 一种基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法、装置

Info

Publication number: CN110689659A
Application number: CN201910939795.5A
Authority: CN
Inventors: 谢佩; 邹相; 潘惠彬
Original assignee: Guangzhou Guohan Computer Communication Technology Co Ltd
Current assignee: Guangzhou Guohan Computer Communication Technology Co Ltd
Priority date: 2019-09-29
Filing date: 2019-09-29
Publication date: 2020-01-14

Abstract

本发明公开了一种基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法，所述方法包括:获取人民币图像中的预设区域，所述预设区域包括白水印区域；对所述预设区域进行二值化，获取二值化图像，对所述二值化图像进行归一化，获取归一化图像；计算所述归一化图像与预设图像模板的匹配值，若所述匹配值小于匹配度阈值，则所述人民币为真币。本发明还公开了一种基于模板匹配的白水印辅助鉴伪装置。采用本发明，可以快速准确的检测人民币中的白水印，从而验证人民币的真伪。

Description

一种基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法、装置

技术领域

本发明涉及人民币鉴伪领域，特别是涉及一种基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法、装置。

背景技术

随着科技的进步，票据(如人民币、支票、存单等)的防伪技术也是越来越高。以人民币为例，目前，人民币所进行的防伪技术之一就是水印防伪，水印防伪也是纸币防伪技术中发展时间最长的一种。纸币上的水印通常分为白水印和黑水印，区别在于印压方式。黑水印的压印较为简单，两侧同时压印，使纸浆密度变大，呈现出较暗色调的图文；而白水印的制作较为困难，它采用一侧压印，使纸浆密度变小，呈现出较为明色调的图文。假币进行的都是普通纸张，无水印，因此，假币上的水印都是后加上去的。人眼可以在人民币迎光的时候看到正面左下角位置有明显的面值图案显现，如100元人民币显示的是“100”图案。白水印由于对制作工艺要求较高，就成为纸币鉴伪里的重要一环。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的是提供一种基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法，可以快速准确的检测人民币中的白水印，从而验证人民币的真伪。

基于此，本发明提供了一种基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法，所述方法包括：

获取人民币图像中的预设区域，所述预设区域包括白水印区域；

对所述预设区域进行二值化，获取二值化图像，对所述二值化图像进行归一化，获取归一化图像；

计算所述归一化图像与预设图像模板的匹配值，若所述匹配值小于匹配度阈值，则所述人民币为真币。

其中，计算所述归一化图像与预设图像模板的匹配值包括：

获取所述归一化图像的像素特征；

计算所述像素特征与预设图像模板像素特征的平方差；

其中，所述获取人民币图像中的预设区域包括：

采集所述人民币图像，并将所述人民币图像进行灰度化；

根据所述灰度化人民币图像，识别所述人民币的正反面和判断是否存在水印区域；

若所述人民币存在水印区域，根据所述人民币的正反面，获取所述人民币图像预设位置中预设大小的区域。

其中，对所述预设区域进行二值化之前还包括：

将所述预设区域划分为若干个第二预设区域；

计算所述第二预设区域的积分图中的像素和；

获取所述像素和最大的第二预设区域；

将所述第二预设区域作为所述预设区域。

其中，计算所述第二预设区域的积分图中的像素和包括：

S＝I(x,y)+I(x-w,y-h)-I(x,y-h)-I(x-w,y)

其中，S为所述第二预设区域的积分图中的像素和，I(x，y)为积分图，i(m，n)为图像像素点，

其中，获取人民币图像中的预设区域之后，还包括对所述预设区域进行一级滤波或二级滤波，获取最小值滤波图像和最大值滤波图像。

其中，获取最小值滤波图像和最大值滤波图像之后，将所述最大值滤波图像减去最小值滤波图像，得到高亮特征边缘加强的部分图像，将所述预设区域图像加上所述高亮特征边缘加强的部分图像，得到白水印特征增强后的预设区域。

本发明实施例还提供了一种基于模板匹配的白水印辅助鉴伪装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取人民币图像中的预设区域，所述预设区域包括白水印区域；

二值归一模块，用于对所述预设区域进行二值化，获取二值化图像，对所述二值化图像进行归一化，获取归一化图像；

匹配模块，用于计算所述归一化图像与预设图像模板的匹配值，若所述匹配值小于匹配度阈值，则所述人民币为真币。

本发明实施例还提供了一种白水印辅助鉴伪设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法。

采用本发明，首先判断所述人民币(还包括含有白水印的支票、存单等)是否存在白水印，若不存在白水印，则所述票据为假，然后获取人民币图像中的预设区域，所述预设区域包括白水印区域，这样做的目的是对白水印进行粗定位，还可以通过积分图定位精确定位水印的位置；获取所述白水印区域后，还可以对所述白水印区域进行白水印特征增强，便于更为精准的进行后面的图像处理过程，对所述预设区域进行二值化，获取二值化图像，对所述二值化图像进行归一化，获取归一化图像；计算所述归一化图像与预设图像模板的匹配值，若所述匹配值小于匹配度阈值，则所述人民币为真币。采用本发明，可以精准的判别所述人民币的真伪。

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。

图1是本发明实施例提供的基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法流程图；

图2是本发明实施例提供的基于模板匹配的白水印辅助鉴伪装置的示意图；

图3是本发明实施例提供的积分图计算灰度和示例图。

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。

图1是本发明实施例提供的基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法流程图，所述方法包括：

S101、获取人民币图像中的预设区域，所述预设区域包括白水印区域；

白水印日渐成为一些重要票据如纸币、支票、存单防伪的一种重要手段，在这些包括白水印的重要票据的鉴伪中，以人民币为例，采集所述人民币图像，并将所述人民币图像进行灰度化，然后，首先判断所述待鉴伪人民币中是否存在白水印。

判断所述待鉴伪人民币中是否存在白水印包括：

对所述待鉴伪人民币图像进行三级非冗余Contourlet变换，获得所述待鉴伪人民币图像的低频子带信息和三级高频子带信息；

将所述三级高频子带中第三级高频子带中的系数作为父系数，第二级高频子带中的系数作为子系数构成树结构；

根据预先设置的密钥从所述树结构中选择相应的树结构；

计算所述选择的树结构中父系数的绝对值和所有子系数的绝对值的平均值；

通过比较所述父系数的绝对值和所有子系数的绝对值的平均值提取所述选择的树结构中水印的值；

根据所述提取的水印与预先保存的原始水印之间的相关性判断所述待鉴伪人民币图像中是否包含水印。

当所述水印为伪随机二值序列1和-1时，所述通过比较所述父系数的绝对值和所有子系数的绝对值的平均值提取所述选择的树结构中水印的值包括：当所述父系数的绝对值大于所述所有子系数的绝对值的平均值时，提取树结构的水印的值为1；

当所述父系数的绝对值小于所述所有子系数的绝对值的平均值时，提取树结构的水印的值为-1。

根据所述提取的水印与预先保存的原始水印之间的相关性判断所述待鉴伪人民币图像中是否包含水印包括：

预先设置阈值；

计算所述提取的水印与预先保存的原始水印之间的相关性，获得相关性值；

当所述相关性值不小于所述阈值时，确定所述待鉴伪人民币图像中包含水印，当所述相关性值小于所述阈值时，确定所述待鉴伪人民币图像中不包含水印。

若所述待鉴伪人民币中包含水印，识别所述人民币的正反面；

根据所述人民币的正反面，获取所述人民币图像预设位置中预设大小的区域。

获取所述人民币图像预设位置中预设大小的区域是对所述白水印的粗定位，还可以对所述白水印区域进行进一步的精准定位，所述进一步精准定位包括：

将所述预设区域划分为若干个第二预设区域；

计算所述第二预设区域的积分图中的像素和；

获取所述像素和最大的第二预设区域；

将所述第二预设区域作为所述预设区域。

其中，图3是本发明实施例提供的积分图计算灰度和示例图，请参考图3，计算所述第二预设区域的积分图中的像素和包括：

S＝I(x,y)+I(x-w,y-h)-I(x,y-h)-I(x-w,y)

对所述白水印区域进行进一步的精准定位之后，还可以对所述白水印区域进行特征加强。

所述特征加强包括对所述预设区域进行一级滤波或二级滤波，获取最小值滤波图像和最大值滤波图像。

S102、对所述预设区域进行二值化，获取二值化图像，对所述二值化图像进行归一化，获取归一化图像；

对所述预设区域进行二值化处理，因为水印区域比较亮采用固定阈值进行二值化，然后归一化到固定大小，采用归一化后的二值化图像的像素作为特征。

S103、计算所述归一化图像与预设图像模板的匹配值，若所述匹配值小于匹配度阈值，则所述人民币为真币。

计算所述归一化图像与预设图像模板的匹配值包括：

获取所述归一化图像的像素特征；

计算所述像素特征与预设图像模板像素特征的平方差。

所述预设图像模板的获取过程包括：

选取一张或多张张没有污损的、或较新的人民币采集对应的图像；在采集的图像中选取一张或多张白水印特征明显的图像作为白水印制作样本；对选取的样本图像中的白水印图像进行二值化，并将白水印图像截取出来(在截取时需保证每个样本截取的白水印区域大小一致，根据最亮的特征宽和高的矩形，确定上下左右边界)；如果选取的样本图像仅为一张，那么直接将二值化后的白水印图像作为白水印样本；如果选取的样本图像为多张，则根据多张二值化后的白水印图像确定一张白水印模板，例如，针对二值化后的白水印图像中的每个像素点，若所有白水印图像在该像素点位置处的白点总数多于所有白水印图像像素点总数的一半，则将该像素点的像素值赋值为白点(例如1)；否则，将该像素点的像素值赋值为黑点(例如0)。

若所述待鉴别人民币的像素特征与预设图像模板像素特征的平方差即匹配值小于匹配阈值，则所述人民币为真币，否则所述人民币为假币。

在本实施例中，首先判断所述包含白水印的票据(如人民币、支票、存单等)是否存在白水印，若不存在白水印，则所述票据为假，然后获取人民币图像中的预设区域，所述预设区域包括白水印区域，这样做的目的是对白水印进行粗定位，还可以通过积分图定位精确定位水印的位置；获取所述白水印区域后，还可以对所述白水印区域进行白水印特征增强，便于更为精准的进行后面的图像处理过程，对所述预设区域进行二值化，获取二值化图像，对所述二值化图像进行归一化，获取归一化图像；计算所述归一化图像与预设图像模板的匹配值，若所述匹配值小于匹配度阈值，则所述人民币为真币。采用本发明，可以精准的判别所述人民币的真伪。

图2是本发明实施例提供的基于模板匹配的白水印辅助鉴伪装置的示意图，所述装置包括：

获取模块201，用于获取人民币图像中的预设区域，所述预设区域包括白水印区域；

二值归一模块202，用于对所述预设区域进行二值化，获取二值化图像，对所述二值化图像进行归一化，获取归一化图像；

匹配模块203，用于计算所述归一化图像与预设图像模板的匹配值，若所述匹配值小于匹配度阈值，则所述人民币为真币。

本发明实施例提出的一种基于模板匹配的白水印辅助鉴伪装置的技术特征和技术效果与本发明实施例提出的方法相同，在此不予赘述。

本发明实施例还提供了一种白水印辅助鉴伪设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法。

本发明实施例还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包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法，其特征在于，包括:

2.如权利要求1所述基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法，其特征在于，计算所述归一化图像与预设图像模板的匹配值包括：

获取所述归一化图像的像素特征；

计算所述像素特征与预设图像模板像素特征的平方差。

3.如权利要求1所述基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法，其特征在于，所述获取人民币图像中的预设区域包括：

采集所述人民币图像，并将所述人民币图像进行灰度化；

若所述人民币存在水印区域，则根据所述人民币的正反面，获取所述人民币图像预设位置中预设大小的区域。

4.如权利要求1所述基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法，其特征在于，对所述预设区域进行二值化之前还包括：

将所述预设区域划分为若干个第二预设区域；

计算所述第二预设区域的积分图中的像素和；

获取所述像素和最大的第二预设区域；

将所述第二预设区域作为所述预设区域。

5.如权利要求4所述基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法，其特征在于，计算所述第二预设区域的积分图中的像素和包括：

S＝I(x,y)+I(x-w,y-h)-I(x,y-h)-I(x-w,y)

6.如权利要求1所述基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法，其特征在于，获取人民币图像中的预设区域之后，还包括对所述预设区域进行一级滤波或二级滤波，获取最小值滤波图像和最大值滤波图像。

7.如权利要求6所述基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法，其特征在于，获取最小值滤波图像和最大值滤波图像之后，将所述最大值滤波图像减去最小值滤波图像，得到高亮特征边缘加强的部分图像，将所述预设区域图像加上所述高亮特征边缘加强的部分图像，得到白水印特征增强后的预设区域。

8.一种基于模板匹配的白水印辅助鉴伪装置，其特征在于，包括：

9.一种白水印辅助鉴伪设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述基于模板匹配的白水印辅助鉴伪方法。