CN112446912B - 一种金融票据宽度计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明一种金融票据宽度计算方法，对上边界点和下边界点坐标进行直线拟合，分别求出上边界和下边界的首次直线方程；根据得到的上下边界首次直线方程，依次计算全部上边界点和下边界点分别到上边界直线和下边界直线的距离值，并将距离值与阈值进行比较，距离值大于阈值的边界点认为是噪点并删除；利用删除噪点后的上边界点和下边界点坐标，再次进行直线拟合，求出上边界和下边界的末次直线方程；根据末次直线方程求出票据的宽度。首先用最小二乘法进行直线拟合，计算出直线方程，然后过滤掉离直线距离比较远的噪声点，最后对过滤掉噪声的边界点再进行拟合得到更精确的直线方程。

Description

一种金融票据宽度计算方法
技术领域
本发明属于金融票据处理技术领域，尤其设计一种金融票据宽度计算方法。
背景技术
目前图像边界检测普遍采用最小二乘法，但受图像噪声的影响会使最小二乘法拟合出来的直线方程有误差，影响宽度计算的精度。在票据售卖模块中，需要对通道中的票据进行纠偏，目前使用的方案是采用一个纠偏夹对票据纠偏。纠偏夹是按照票据的宽度夹票据的。当精度不高时，如果宽度计算过大会影响纠偏效果，宽度计算过小，就会损坏票据。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种金融票据宽度计算方法，首先用最小二乘法进行直线拟合，计算出直线方程，然后过滤掉离直线距离比较远的噪声点，最后对过滤掉噪声的边界点再进行拟合得到更精确的直线方程。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是：
一种金融票据宽度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步：对灰度图像进行二值化，得到票据的二值化图像；
第二步：取二值化图像每一列的上边界点和下边界点的坐标；
第三步：对第二步得到的上边界点和下边界点坐标进行直线拟合，分别求出上边界和下边界的首次直线方程；
第四步：根据第三步得到的上下边界首次直线方程，依次计算全部上边界点和下边界点分别到上边界直线和下边界直线的距离值，并将距离值与阈值进行比较，距离值大于阈值的边界点认为是噪点并删除；
第五步：利用第四步删除噪点后的上边界点和下边界点坐标，再次进行直线拟合，求出上边界和下边界的末次直线方程；
第六步：根据第五步的末次直线方程求出票据的宽度。
作为优选的，第一步中，利用双峰法计算二值化的阈值，用该阈值进行二值化。
作为优选的，第三步和第五步中均用最小二乘法进行直线拟合。
作为优选的，利用最小二乘法，求出上边界和下边界的直线方程分别为:
Figure 18515DEST_PATH_IMAGE002
其中：（x,y）是边界点的坐标，k1和k2分别为上边界和下边界直线方程的斜率，b1和b2分别为上边界和下边界直线方程的截距。
作为优选的，第四步中，距离值计算公式为：
Figure 862711DEST_PATH_IMAGE004
其中：d为边界点到对应边界直线的距离，k为直线的斜率，b为直线的截距，
Figure 389508DEST_PATH_IMAGE006
为边界点的横坐标，
Figure 527228DEST_PATH_IMAGE008
为边界点的纵坐标。
作为优选的，第六步中计算宽度的公式为：
Figure 864800DEST_PATH_IMAGE010
其中：w为票据的宽度，k1和k2分别为上边界和下边界直线方程的斜率，b1和b2分别为上边界和下边界直线方程的截距，L为图像的长度。
本发明的有益效果在于：
票据的图像中有很多噪点，如果不去除噪点，在进行直线拟合的时候得到的直线方程会不准确，最终导致计算出来的票宽不准确。用传统的腐蚀膨胀的方法进行处理需要对图像的每一个点进行腐蚀膨胀，运算量大。本方法只针对上下边界点运算，运算的点数少，减少了运算时间。
附图说明
图1是票据的灰度图像。
图2是票据的二值化图像。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在金融行业的票据售卖模块，在票据进行打印前需要对票据进行纠偏，常用的纠偏方法就是用纠偏夹根据票据的宽度夹住票据进行纠偏。获得票据宽度的常用方法是采用CIS传感器扫描票据，然后灰度化处理得到票据的灰度图像，对灰度图像进行处理得到票据宽度。受CIS传感器限制，票据的扫描图像精度不佳时，常规计算方法得到的票据宽度不够精确。
一种金融票据宽度计算方法，包括以下步骤：
第一步：对灰度图像进行二值化，得到票据的二值化图像；首先对票据图像进行直方图统计。由于采集到的票据图像比较明显的分为背景和前景，所以直方图会呈现双峰形状。所以采用图像处理中常用的双峰法来计算二值化所需要的二值化阈值。根据求得的二值化阈值对灰度图像（如图1所示，该灰度图像是有灰度值的，值是从0到255）进行二值化。
第二步：取二值化图像每一列的上边界点和下边界点的坐标；其中上边界点和下边界点为像素点。由于二值化图像中背景点的像素值为0，票据前景点的像素点值为1。所以此处由上到下取每一列第一个值为1的像素点的坐标做为上边界点的坐标，最后一个值为1的像素点的坐标作为下边界点的坐标。
第三步：用最小二乘法对第二步得到的上边界点和下边界点坐标进行直线拟合，分别求出上边界和下边界的首次直线方程。
第四步：根据第三步得到的上下边界首次直线方程，依次计算全部上边界点和下边界点分别到上边界直线和下边界直线的距离值，并将距离值与阈值进行比较，距离值大于阈值的边界点认为是噪点并删除，被认定为是噪点的边界点不参与第五步的计算；距离值计算公式为：
Figure 947025DEST_PATH_IMAGE004
其中：d为边界点到对应边界直线的距离，k为直线的斜率，b为直线的截距，
Figure 152879DEST_PATH_IMAGE006
为边界点的横坐标，
Figure 519007DEST_PATH_IMAGE008
为边界点的纵坐标。
此处阈值取固定值10像素。由于二值化后图像中票据除表格、文字部分全是白色，背景全是黑色，如图2所示。上下边界线比较清晰，以每一列为例子，各列的上下边界点坐标会有小的出入，但距离拟合出来的直线距离都不会超过10像素。超过10像素就认为是噪点。
此去噪方法只对图像上的边界点进行运算，相对于常规使用的腐蚀膨胀去噪方法是对整个图像上的所有点进行多次运算。因此本方法大大减少了运算量，提高了运算速度。
第五步：利用第四步删除噪点后的上边界点和下边界点坐标，再次利用最小二乘法进行直线拟合，求出上边界和下边界的末次直线方程。
第六步：根据第五步的末次直线方程求出票据的宽度。计算宽度的公式为：
Figure 152113DEST_PATH_IMAGE010
其中：w为票据的宽度，k1和k2分别为上边界和下边界直线方程的斜率，b1和b2分别为上边界和下边界直线方程的截距，L为图像的长度。
对于图像的长度，进行进一步说明：本方法主要应用于票据售卖设备中，在售卖项目中图像采集的大小是固定的，长度和宽度都用像素表示，长度是2000个像素，宽度是1008个像素。
作为优选的：利用最小二乘法，求出上边界和下边界的直线方程分别为:
Figure 987214DEST_PATH_IMAGE002
其中：（x,y）是边界点的坐标，k1和k2分别为上边界和下边界直线方程的斜率，b1和b2分别为上边界和下边界直线方程的截距。
作为优选的：斜率k和截距b的计算公式分别为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
其中：xi为边界点的横坐标，yi为边界点的纵坐标，n为边界点的个数。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种金融票据宽度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步：对灰度图像进行二值化，得到票据的二值化图像；
第二步：取二值化图像每一列的上边界点和下边界点的坐标；
第三步：对第二步得到的上边界点和下边界点坐标进行直线拟合，分别求出上边界和下边界的首次直线方程；
第四步：根据第三步得到的上下边界首次直线方程，依次计算全部上边界点和下边界点分别到上边界直线和下边界直线的距离值，并将距离值与阈值进行比较，距离值大于阈值的边界点认为是噪点并删除；
第五步：利用第四步删除噪点后的上边界点和下边界点坐标，再次进行直线拟合，求出上边界和下边界的末次直线方程；
其中第三步和第五步，利用最小二乘法，求出上边界和下边界的直线方程分别为：
Figure 557049DEST_PATH_IMAGE002
其中：（x,y）是边界点的坐标，k1和k2分别为上边界和下边界直线方程的斜率，b1和b2分别为上边界和下边界直线方程的截距；
第六步：根据第五步的末次直线方程求出票据的宽度，计算宽度的公式为：
Figure 300621DEST_PATH_IMAGE004
其中：w为票据的宽度，k1和k2分别为上边界和下边界直线方程的斜率，b1和b2分别为上边界和下边界直线方程的截距，L为图像的长度。
2.根据权利要求1所述的一种金融票据宽度计算方法，其特征在于，第一步中，利用双峰法计算二值化的阈值，用该阈值进行二值化。
3.根据权利要求1所述的一种金融票据宽度计算方法，其特征在于，第三步和第五步中均用最小二乘法进行直线拟合。
4.根据权利要求1所述的一种金融票据宽度计算方法，其特征在于，第四步中，距离值计算公式为：
Figure 142675DEST_PATH_IMAGE006
其中：d为边界点到对应边界直线的距离，k为直线的斜率，b为直线的截距，
Figure 69042DEST_PATH_IMAGE008
为边界点的横坐标，
Figure 148994DEST_PATH_IMAGE010
为边界点的纵坐标。
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