CN112528895A - 一种金融票据图像票号处变造检测的计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种金融票据图像票号处变造检测的计算方法，包括如下步骤：获取可见光下单个字符图像像素序列LB：针对可见光下票号图像ROI区域，获得有效的票号图像，在有效的票号图像基础上获得单个字符图像像素序列LB；获取紫外光下单个字符图像像素序列UB：针对紫外光下票号图像中的单个字符图像U，依次生成红色通道分量图像，并二值化，得到单个字符图像像素序列UB；计算差异图像序列：统计差异图像序列中白色像素的个数，得到差异数组；依次比较差异数组中的每个值，其中任意一项高于阈值，则可判定票号处发生了变造。利用票号的像素值进行比对，更加客观，降低了人为分辨的主观性，提高对票号处涂改变造的鉴伪准确率。

Description

一种金融票据图像票号处变造检测的计算方法
技术领域
本发明涉及薄片类纸质介质处理领域，特别是涉及一种金融票据图像票号处变造检测的计算方法。
背景技术
对金融票据票号处变造的检测，一直是各大银行比较关注的点，票号为一串若干位的打印体数字，对打印体数字手动更改，如将3改为8，1改为4，在手动修改比较拟真的情况下，很难检测出变造的痕迹。
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图像票号处变造检测的计算方法，利用该方法可实现对票号处是否有人为变造进行客观判断，且鉴伪准确率得到提高。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是：
一种金融票据图像票号处变造检测的计算方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取可见光下单个字符图像像素序列LB：针对可见光下票号图像ROI区域，获得有效的票号图像，在有效的票号图像基础上获得单个字符图像像素序列LB；
获取紫外光下单个字符图像像素序列UB：针对紫外光下票号图像中的单个字符图像U，依次生成红色通道分量图像，并二值化，得到单个字符图像像素序列UB；
计算差异图像序列：计算可见光下单个字符图像像素序列LB和紫外光下单个字符图像像素序列UB的差异图像序列，统计差异图像序列中白色像素的个数，得到差异数组；依次比较差异数组中的每个值，其中任意一项高于阈值，则可判定票号处发生了变造，否则可认为票号正常，未发生变造。
作为优选的，对有效的票号图像进行横向、纵向投影，获得行、列有效像素数组，计算得到票号的高度序列和宽度序列，计算公式如下：
Hi = HUi - HDi 公式1
Wi = WLi - WRi 公式2
其中，公式1是高度序列计算公式，Hi 高度序列，HUi上边界序列，HDi下边界序列，公式2是宽度序列计算公式，Wi宽度序列，WLi左边界序列，WRi右边界序列。
作为优选的，针对可见光下票号图像ROI区域，进行灰度化、二值化处理，再利用最小外接矩形的方法，获得有效的票号图像。
作为优选的，根据高度序列及宽度序列获得单个票号字符图像像素序列LB。
作为优选的，将LB及UB对应的二值化字符图像像素序列相减，得到差异图像序列
本发明的有益效果在于：
利用票号的像素值进行比对，更加客观，降低了人为分辨的主观性，提高对票号处涂改变造的鉴伪准确率。
附图说明
图1是本发明的流程示意图。
图2是可见光下票号图像。
图3是紫外光下票号图像。
图4是红色通道分量图像。
具体实施方式
以下结合附图和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。
获取可见光下单个字符图像像素序列LB：针对可见光下票号图像ROI区域，进行灰度化、二值化处理，再利用最小外接矩形的方法，获得有效的票号图像，在有效的票号图像基础上获得单个字符图像像素序列LB。具体如下：
获取票据在可见光下的图像，可见光图像为彩色图像，如附图2所示，再通过物理坐标的方法截取可见光下票号图像ROI区域，将票号图像ROI区域灰度化，选择合适的阈值进行二值化处理，此处的二值化方法包括但不限于平均值法等。
现对最小外接矩形的方法进行进一步说明。
对上述二值化图像进行横向投影得到图像每行有效像素数组，从前向后遍历此行数组，当每行有效像素数超过10时，对该行累加计数，当连续20行像素都满足大于10的条件时，可判定为上边界，对此时的行索引加20，得到上边界行索引。
从后向前遍历该像素数组，对每行有效像素数超过10时，对该行累加，当连续20行像素都满足大于10的条件时，可判定为下边界，对此时的行索引减20，得到下边界行索引。
对二值化图像进行纵向投影获得图像每列有效像素数组，从前向后遍历此列数组，当每列有效像素超过5时，进列累加计数。当连续5列像素都满足大于5的条件时，可判定为左边界，对此时的列索引加5，得到左边界列索引。
从后向前遍历该像素数组，对每列有效像素数超过5时，对该列累加计数，当连续5列像素都满足大于5的条件时，可判定为右边界，对此时的列索引减5，得到右边界列索引。
用上述四个边界组成票号区最小外接矩形，截取精确有效的票号图像。
对精确有效的票号图像再次进行横向、纵向投影，获得行、列有效像素数组，计算得到票号的高度序列和宽度序列。
Hi = HUi - HDi； 公式1 高度序列计算
Wi = WLi - WRi； 公式2 宽度序列计算
其中，公式1是高度序列计算公式，Hi 高度序列，HUi上边界序列，HDi下边界序列，公式2是宽度序列计算公式，Wi宽度序列，WLi左边界序列，WRi右边界序列。序列中的数据是坐标值或像素坐标值，单位是像素。
由高度序列及宽度序列可截得单个字符图像像素序列LB。具体来说，高度序列和宽度序列包含每个字符在图像上横向和纵向的坐标值及长宽，将其对应到图像的物理像素坐标，即可截取到单个字符图像，因此也就得到了单个字符图像像素序列LB。
获取紫外光下单个字符图像像素序列UB：针对紫外光下票号图像中的单个字符图像U，依次提取红色通道分量图像，并二值化，得到单个字符图像像素序列UB；具体如下：
首先需要得到紫外光下的票据图像，如图3所示，因票号在紫外图像下呈现红色荧光（由于附图是黑白色，所以无法显示出红色荧光），且与可见光图像在同一个cis下生成，两者要素位置相同，所以可用上一步得到的上、下边界序列和左、右边界序列截取紫外光下票据图像中的单个字符图像U。
依次提取单个字符图像U中的红色通道分量图像并二值化，得到单个字符图像像素序列UB，此处的红色通道分量图像是从紫外光下的票号图像中分离出来的一个图像。
计算差异图像序列：计算可见光下单个字符图像像素序列LB和紫外光下单个字符图像像素序列UB的差异图像序列，统计差异图像序列中白色像素的个数，（此处设定的是大于二值化阈值的像素点为白色，小于二值化阈值的像素点为黑色，因此也可以理解为统计每个图像中灰度值为255的像素个数）。得到差异数组，
依次比较差异数组中的每个值，其中任意一项高于阈值，则可判定票号处发生了变造，否则可认为票号正常，未发生变造。多次统计实验，15是一个较为可靠的阈值。
将LB及UB对应的二值化字符图像序列相减，得到差异图像序列Si（i=1,2,3......,n）
Si=LBi-UBi； 公式3 差异图像序列。
遍历每个差异图像的像素值，统计每个图像中灰度值为255的像素个数，得到差异数组Ai（i=1,2,3......,n）。循环比较Ai中的每个值，Ai中任意一项高于阈值15，则可判定票号处发生了变造，否则可认为票号正常，未发生变造。
Ai >15 ； 公式4 差异数组判定。
因为LB及UB对应的二值化字符图像序列的数据类型都是无符号整型，因此两者相减只会得到0或255，可见光图像的字符序列图像和紫外光图像字符序列图像，在各自位置上的每个像素值相减，票号的若干个字符都各自有一个像素值数组表格，会获得对应若干个字符相减后的差异图像，此差异图像为二值化图像。
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 (5)

1.一种金融票据图像票号处变造检测的计算方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取可见光下单个字符图像像素序列LB：针对可见光下票号图像ROI区域，获得有效的票号图像，在有效的票号图像基础上获得单个字符图像像素序列LB；
获取紫外光下单个字符图像像素序列UB：针对紫外光下票号图像中的单个字符图像U，依次生成红色通道分量图像，并二值化，得到单个字符图像像素序列UB；
计算差异图像序列：计算可见光下单个字符图像像素序列LB和紫外光下单个字符图像像素序列UB的差异图像序列，统计差异图像序列中白色像素的个数，得到差异数组；依次比较差异数组中的每个值，其中任意一项高于阈值，则可判定票号处发生了变造，否则可认为票号正常，未发生变造。
2.根据权利要求1所述的一种金融票据图像票号处变造检测的计算方法，其特征在于，针对可见光下票号图像ROI区域，进行灰度化、二值化处理，再利用最小外接矩形的方法，获得有效的票号图像。
3.获得有效的票号图像，根据权利要求1所述的一种金融票据图像票号处变造检测的计算方法，其特征在于，对有效的票号图像进行横向、纵向投影，获得行、列有效像素数组，计算得到票号的高度序列和宽度序列，计算公式如下：
Hi = HUi - HDi 公式1
Wi = WLi - WRi 公式2
其中，公式1是高度序列计算公式，Hi 高度序列，HUi上边界序列，HDi下边界序列，公式2是宽度序列计算公式，Wi宽度序列，WLi左边界序列，WRi右边界序列。
4.根据权利要求3所述的一种金融票据图像票号处变造检测的计算方法，其特征在于，根据高度序列及宽度序列获得单个票号字符图像像素序列LB。
5.根据权利要求1所述的一种金融票据图像票号处变造检测的计算方法，其特征在于，将LB及UB对应的二值化字符图像像素序列相减，得到差异图像序列。
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