CN112966538A - 一种票据检测方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
一种票据检测方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112966538A CN112966538A CN201911185535.XA CN201911185535A CN112966538A CN 112966538 A CN112966538 A CN 112966538A CN 201911185535 A CN201911185535 A CN 201911185535A CN 112966538 A CN112966538 A CN 112966538A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fluorescence
- image
- bill
- area
- detected
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000002073 fluorescence micrograph Methods 0.000 claims abstract description 122
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 26
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims abstract description 10
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 13
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 25
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 23
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 230000010339 dilation Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/40—Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/41—Analysis of document content
- G06V30/412—Layout analysis of documents structured with printed lines or input boxes, e.g. business forms or tables
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/155—Segmentation; Edge detection involving morphological operators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
- G06V10/267—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion by performing operations on regions, e.g. growing, shrinking or watersheds
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
Abstract
本发明实施例公开了一种票据检测方法、装置、计算机设备及存储介质,其中,方法包括:获取待测票据的荧光图像;根据所述荧光图像截取荧光区域图像;其中,所述荧光区域图像包括荧光标识;对所述荧光区域图像进行二值化处理,得到二值化荧光图像;对所述二值化荧光图像进行膨胀处理,得到膨胀荧光图像;根据所述膨胀荧光图像对所述待测票据的异常进行检测。本发明实施例的技术方案能够提高票据异常检测的通用性、准确性和可靠性。
Description
技术领域
本发明实施例涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种票据检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
作为经济活动往来中使用的单据和凭证,票据在目前得到了非常广泛的应用,例如证券、存单、提单、运单、发票、电影票、购物小票、车票或门票等等。
随着流通领域各种纸张类型的有价票据不断出现,以及各种伪造技术的不断升级,现有的票据检测方案已经无法满足市场上对票据鉴别的准确性和可靠性越来越高的要求。
发明内容
本发明实施例提供一种票据检测方法、装置、计算机设备及存储介质,以提高票据异常检测的通用性、准确性和可靠性。
第一方面,本发明实施例提供了一种票据检测方法,包括:
获取待测票据的荧光图像;
根据所述荧光图像截取荧光区域图像;其中,所述荧光区域图像包括荧光标识;
对所述荧光区域图像进行二值化处理,得到二值化荧光图像;
对所述二值化荧光图像进行膨胀处理,得到膨胀荧光图像;
根据所述膨胀荧光图像对所述待测票据的异常进行检测。
第二方面,本发明实施例还提供了一种票据检测装置,包括:
荧光图像获取模块,用于获取待测票据的荧光图像;
荧光区域图像截取模块,用于根据所述荧光图像截取荧光区域图像;其中,所述荧光区域图像包括荧光标识;
二值化荧光图像获取模块,用于对所述荧光区域图像进行二值化处理,得到二值化荧光图像;
膨胀荧光图像获取模块,用于对所述二值化荧光图像进行膨胀处理,得到膨胀荧光图像;
异常检测模块,用于根据所述膨胀荧光图像对所述待测票据的异常进行检测。
第三方面,本发明实施例还提供了一种计算机设备,所述计算机设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例所提供的票据检测方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所提供的票据检测方法。
本发明实施例通过对待测票据的荧光图像截取荧光区域图像,以对荧光区域图像进行二值化处理,并对得到二值化荧光图像进行膨胀处理得到膨胀荧光图像,从而根据得到的膨胀荧光图像对待测票据的异常进行检测,解决现有票据检测方法存在的准确性和可靠性较低等问题,从而提高票据异常检测的通用性、准确性和可靠性。
附图说明
图1a是本发明实施例一提供的一种票据检测方法的流程图;
图1b是本发明实施例一提供的一种存单的效果示意图;
图1c是本发明实施例一提供的一种存单荧光图像的效果示意图;
图2a是本发明实施例二提供的一种票据检测方法的流程图;
图2b是本发明实施例二提供的一种对荧光图像截取荧光区域图像的示意图;
图2c是本发明实施例二提供的一种荧光区域图像对应的G通道图像的效果示意图;
图2d是本发明实施例二提供的一种对荧光区域图像对应的G通道图像进行补全处理的效果示意图;
图2e是本发明实施例二提供的一种二值化荧光图像的效果示意图;
图2f是本发明实施例二提供的一种对二值化荧光图像进行膨胀处理的效果示意图;
图3是本发明实施例三提供的一种票据检测装置的示意图;
图4为本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。
另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是,一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理,但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外,各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止,但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
实施例一
图1a是本发明实施例一提供的一种票据检测方法的流程图,本实施例可适用于对票据异常进行检测的情况,该方法可以由票据检测装置来执行,该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现,并一般可集成在计算机设备(如各种金融机具设备终端等)中。相应的,如图1a所示,该方法包括如下操作:
S110、获取待测票据的荧光图像。
其中,待测票据可以是需要检测异常的票据,票据可以包括但不限于证券、存单、提单、运单、发票、电影票、购物小票、车票或门票等类型,任何具有荧光标识的票据均可以作为待测票据,本发明实施例并不对待测票据的具体类型进行限定。
在本发明实施例中,可以获取待测票据的荧光图像,以根据待测票据的荧光图像对待测票据的异常进行检测。
S120、根据所述荧光图像截取荧光区域图像;其中,所述荧光区域图像包括荧光标识。
其中,荧光标识可以是任意类型的具有荧光特性的标识,例如,荧光字样或荧光图案等均可以作为荧光标识,本发明实施例并不对荧光标识的标识类型进行限定。荧光区域图像即为荧光图像中包括荧光标识的部分图像。
相应的,获取到待测票据的应该图像后,可以截取荧光图像中包括荧光标识的区域,得到荧光区域图像。
S130、对所述荧光区域图像进行二值化处理,得到二值化荧光图像。
其中,二值化荧光图像可以是对荧光区域图像进行二值化处理得到的灰度图像。
在本发明实施例中,得到待测票据的荧光区域图像后,可以对荧光区域图像进行二值化处理,从而得到二值化荧光图像。
S140、对所述二值化荧光图像进行膨胀处理,得到膨胀荧光图像。
其中,膨胀荧光图像可以是对二值化荧光图像进行膨胀处理得到的图像。
进一步的,可以对二值化荧光图像进行膨胀处理,得到膨胀荧光图像。
S150、根据所述膨胀荧光图像对所述待测票据的异常进行检测。
相应的,得到膨胀荧光图像之后,即可根据膨胀荧光图像对待测票据的异常进行检测。
图1b是本发明实施例一提供的一种存单的效果示意图,图1c是本发明实施例一提供的一种存单荧光图像的效果示意图。在一个具体的例子中,如图1b所示,被使用的存单会包括打印信息和相关印章。如图1c所示,存单的特定区域(如存单中AA、BB及DD字样所在的区域)中包括“涂改无效”的荧光字样。由于包括荧光字样的区域中,某些荧光字样会被打印信息和印章所遮挡,因此针对每个荧光字样单独检测会极易导致误判的情况,从而降低存单荧光字样完整性检测的准确性。
需要说明的是,为了对存单图中的敏感信息进行遮挡处理,图1b和图1c中的“XXXXX”、“存单编号”、“AA”、“BB”、“CC”、“DD”及“签章”对应的区域均填充了灰色背景。实际上,上述区域除了包括对应的打印文字信息外是没有颜色填充背景的,而填充区域处于荧光标识所在区域的,如“AA”、“BB”、“CC”、“DD”及部分“签章”对应的填充区域中,实际上也存在对应的荧光标识。也即,图1b和图1c仅是一种示例,实际情况可以根据待测票据的类型和内容相应调整,本发明实施例对此并不进行限制。
本发明实施例并不是对单独的荧光标识进行逐一检测,而是对荧光标识所在的完整区域进行截取,以对截取的荧光区域图像进行检测,能够有效避免待测票据上打印信息和相关印章的影响,票据检测方法的通用性和准确性更高,检测结果更为可靠。
本发明实施例通过对待测票据的荧光图像截取荧光区域图像,以对荧光区域图像进行二值化处理,并对得到二值化荧光图像进行膨胀处理得到膨胀荧光图像,从而根据得到的膨胀荧光图像对待测票据的异常进行检测,解决现有票据检测方法存在的准确性和可靠性较低等问题,从而提高票据异常检测的通用性、准确性和可靠性。
实施例二
图2a是本发明实施例二提供的一种票据检测方法的流程图,本实施例以上述实施例为基础进行具体化,在本实施例中,给出了根据所述荧光图像截取荧光区域图像、对所述荧光区域图像进行二值化处理,得到二值化荧光图像及根据所述膨胀荧光图像对所述待测票据的异常进行检测的具体实现方式。相应的,如图2a所示,本实施例的方法可以包括:
S210、获取待测票据的荧光图像,并根据所述荧光图像截取荧光区域图像。
在本发明的一个可选实施例中,所述根据所述荧光图像截取荧光区域图像,可以包括:对所述荧光图像中荧光标识所在的矩形区域进行截取,得到所述荧光区域图像。
在本发明实施例中,可选的,为了降低计算量以提高计算性能,可以对荧光图像中荧光标识所在的矩形区域进行截取以获取荧光区域图像。
图2b是本发明实施例二提供的一种对荧光图像截取荧光区域图像的示意图。在一个具体的例子中,如图2b所示,如果对只包括荧光标识的区域进行截取,则存单上部分的荧光标识需要对应截取3个荧光区域图像,后续的异常检测也需要基于3个荧光区域图像进行。因此,为了提高计算性能,可以将存单中整个上部分荧光标识所在的矩形区域作为一个整体进行截取以获取荧光区域图像。后续的异常检测只需要截取的一个荧光区域图像进行即可。
S220、提取所述荧光区域图像对应的G通道图像。
可以理解的是,荧光标识的颜色通常较为鲜亮。因此,在获取到荧光区域图像之后,可以提取荧光区域图像对应的G通道图像。荧光区域图像对应的G通道图像能够实现对荧光标识的增强处理。
图2c是本发明实施例二提供的一种荧光区域图像对应的G通道图像的效果示意图,其中,标号为(1)的子图为正常存单荧光区域图像对应的G通道图像的效果示意图;标号为(2)的子图为异常存单(存单上有污损)荧光区域图像对应的G通道图像的效果示意图。相对于图2b来说,图2c中荧光区域图像对应的G通道图像包括的“涂改无效”的荧光标识显示更清晰。由此可见,荧光区域图像对应的G通道图像能够实现对荧光标识的增强处理。
S230、判断荧光区域图像对应的G通道图像是否包括空缺区域,若是,则执行S240,否则,执行S250。
在本发明实施例中,获取到荧光区域图像对应的G通道图像之后,可以进一步判断荧光区域图像对应的G通道图像是否包括空缺区域。如果确定荧光区域图像对应的G通道图像包括空缺区域,则可以根据空缺区域周围的荧光标识对空缺区域进行补全处理;否则,可以直接依据荧光区域图像对应的G通道图像进行后续的异常检测操作。可选的,可以采用空缺区域左边、右边、上边或下边包括的荧光标识对空缺区域进行补全处理。
S240、根据所述空缺区域周围的荧光标识对所述空缺区域进行补全处理。
图2d是本发明实施例二提供的一种对荧光区域图像对应的G通道图像进行补全处理的效果示意图;其中,图2d中标号为(1)的子图为正常存单荧光区域图像对应的G通道图进行补全处理的效果示意图;图2d中标号为(2)的子图为异常存单荧光区域图像对应的G通道图进行补全处理的效果示意图。如图2d所示,荧光区域图像对应的G通道图像的右侧边和右下方存在空缺区域。为了方便计算,可以采用右侧边对应的左侧区域的荧光标识对右侧边的空缺区域进行补全处理,并采用右下方对应的左侧区域的荧光标识对右下方的空缺区域进行补全处理。
S250、将所述荧光区域图像对应的G通道图像划分成设定数量的分块荧光区域图像。
其中,设定数量可以根据票据的大小以及实际需求设定,如4、6或8等,本发明实施例并不对设定数量的具体数值进行限定。
S260、对所述分块荧光区域图像进行二值化处理,得到所述二值化荧光图像。
图2e是本发明实施例二提供的一种二值化荧光图像的效果示意图;其中,图2e中标号为(1)的子图为补全处理后的正常存单荧光区域图像对应的G通道图的二值化荧光图像的效果示意图;图2e中标号为(2)的子图为补全处理后的异常存单荧光区域图像对应的G通道图的二值化荧光图像的效果示意图。如图2e所示,在本发明实施例中,对荧光区域图像进行二值化处理时,可以对荧光区域图像对应的G通道图像二值化处理。具体的,可以将荧光区域图像对应的G通道图像划分成设定数量的分块荧光区域图像,并对分块荧光区域图像分别进行二值化处理,从而得到对应的二值化荧光图像。这样设置的好处是:考虑到待测票据的数量较大,且存在使用时间和磨损等诸多不可控因素,同时不同检测设备采集的荧光区域图像对应的G通道图像也会存在细微差别。如果对整个荧光区域图像对应的G通道图像采用统一的阈值进行二值化处理,可能存在某些小区域未能有良好的二值化效果突显出荧光标识,因此采用分块区域二值化能够有效提高二值化效果的稳定性。
S270、对所述二值化荧光图像进行膨胀处理,得到膨胀荧光图像。
S280、判断膨胀荧光图像是否包括连通区域,若是,则执行S290,否则,确定待测票据正常。
其中,连通区域可以是形状为任意类型的黑色连通区域。
相应的,如果确定膨胀荧光图像包括连通区域,则可以进一步判断连通区域是否满足异常判定条件;否则,可以直接确定待测票据正常。
S290、判断连通区域是否满足异常判定条件,若是,则确定待测票据异常,否则确定待测票据正常。
其中,异常判定条件可以是用于判断连通区域是否由异常情况引起的条件。
在本发明的一个可选实施例中,所述异常判定条件可以包括:所述连通区域包括的设定像素点的数量超过设定阈值。
其中,设定像素点可以是黑色像素点,设定阈值可以根据实际需求设定,如100等,本发明实施例对此并不进行限制。
具体的,根据连通区域判断待测票据是否异常时,可以判断连通区域是否满足异常判定条件。也即,判断连通区域包括的设定像素点的数量是否超过设定阈值。如果确定连通区域包括的设定像素点的数量超过了设定阈值,则确定待测票据异常;否则确定待测票据正常。
图2f是本发明实施例二提供的一种对二值化荧光图像进行膨胀处理的效果示意图;其中,图2f中标号为(1)的子图为正常存单二值化荧光图像进行膨胀处理的效果示意图;图2f中标号为(2)的子图为异常存单二值化荧光图像进行膨胀处理的效果示意图。在一个具体的例子中,如图2f所示,正常票据对应的膨胀荧光图像中几乎没有黑色连通区域,或者黑色连通区域过小可以忽略。异常票据对应的膨胀荧光图像中包括至少一个黑色连通区域,且黑色连通区域的大小超过设定阈值,也即黑色连通区域中包括的黑色像素点的数量超过了设定阈值。
需要说明的是,为了对存单图中的敏感信息进行遮挡处理,图2b-图2d中涉及到的“XXXXX”、“存单编号”、“AA”、“BB”、“CC”、“DD”及“签章”对应的区域均填充了灰色背景。实际上,上述区域除了包括对应的打印文字信息外是没有颜色填充背景的,而填充区域处于荧光标识所在区域的,如“AA”、“BB”、“CC”、“DD”及部分“签章”对应的填充区域中,实际上也存在对应的荧光标识。也即,图2b-图2d仅是一种示例,实际情况可以根据待测票据的类型和内容相应调整,本发明实施例对此并不进行限制。另外还需说明的是,为了显示清晰,对图2f中两个子图添加了两个方框边界以对效果图进行区分说明。实际上,图2f中两个子图的方框边界是不存在的。
本发明实施例通过对获取的荧光图像截取荧光区域图像,进而提取荧光区域图像对应的G通道图像,在确定荧光区域图像对应的G通道图像包括空缺区域时,对空缺区域进行补全处理,并将荧光区域图像对应的G通道图像划分成设定数量的分块荧光区域图像以进行二值化处理得到二值化荧光图像,最后对二值化荧光图像进行膨胀处理得到膨胀荧光图像,并在确定膨胀荧光图像包括连通区域,且连通区域满足异常判定条件时,确定待测票据异常,解决现有票据检测方法存在的准确性和可靠性较低等问题,从而提高票据异常检测的通用性、准确性和可靠性。
需要说明的是,以上各实施例中各技术特征之间的任意排列组合也属于本发明的保护范围。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种票据检测装置的示意图,如图3所示,所述装置包括:荧光图像获取模块310、荧光区域图像截取模块320、二值化荧光图像获取模块330、膨胀荧光图像获取模块340以及异常检测模块350,其中:
荧光图像获取模块310,用于获取待测票据的荧光图像;
荧光区域图像截取模块320,用于根据所述荧光图像截取荧光区域图像;其中,所述荧光区域图像包括荧光标识;
二值化荧光图像获取模块330,用于对所述荧光区域图像进行二值化处理,得到二值化荧光图像;
膨胀荧光图像获取模块340,用于对所述二值化荧光图像进行膨胀处理,得到膨胀荧光图像;
异常检测模块350,用于根据所述膨胀荧光图像对所述待测票据的异常进行检测。
本发明实施例通过对待测票据的荧光图像截取荧光区域图像,以对荧光区域图像进行二值化处理,并对得到二值化荧光图像进行膨胀处理得到膨胀荧光图像,从而根据得到的膨胀荧光图像对待测票据的异常进行检测,解决现有票据检测方法存在的准确性和可靠性较低等问题,从而提高票据异常检测的通用性、准确性和可靠性。
可选的,荧光区域图像截取模块320,具体用于:对所述荧光图像中荧光标识所在的矩形区域进行截取,得到所述荧光区域图像。
可选的,所述装置还包括:G通道图像提取模块,用于提取所述荧光区域图像对应的G通道图像。
可选的,所述装置还包括:补全处理模块,用于如果确定所述荧光区域图像对应的G通道图像包括空缺区域,则根据所述空缺区域周围的荧光标识对所述空缺区域进行补全处理。
可选的,二值化荧光图像获取模块330,包括:分块荧光区域图像划分单元,用于将所述荧光区域图像对应的G通道图像划分成设定数量的分块荧光区域图像;二值化处理单元,用于对所述分块荧光区域图像进行二值化处理,得到所述二值化荧光图像。
可选的,异常检测模块350具体用于:如果确定所述膨胀荧光图像包括连通区域,且所述连通区域满足异常判定条件,则确定所述待测票据异常。
可选的,所述异常判定条件包括:所述连通区域包括的设定像素点的数量超过设定阈值。
上述票据检测装置可执行本发明任意实施例所提供的票据检测方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节,可参见本发明任意实施例提供的票据检测方法。
由于上述所介绍的票据检测装置为可以执行本发明实施例中的票据检测方法的装置,故而基于本发明实施例中所介绍的票据检测方法,本领域所属技术人员能够了解本实施例的票据检测装置的具体实施方式以及其各种变化形式,所以在此对于该票据检测装置如何实现本发明实施例中的票据检测方法不再详细介绍。只要本领域所属技术人员实施本发明实施例中票据检测方法所采用的装置,都属于本申请所欲保护的范围。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的计算机设备412的框图。图4显示的计算机设备412仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示,计算机设备412以通用计算设备的形式表现。计算机设备412的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器416,存储装置428,连接不同系统组件(包括存储装置428和处理器416)的总线418。
总线418表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture,ISA)总线,微通道体系结构(Micro Channel Architecture,MCA)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics Standards Association,VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral Component Interconnect,PCI)总线。
计算机设备412典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备412访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
存储装置428可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)430和/或高速缓存存储器432。计算机设备412可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统434可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如只读光盘(Compact Disc-Read Only Memory,CD-ROM)、数字视盘(Digital Video Disc-Read Only Memory,DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线418相连。存储装置428可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块426的程序436,可以存储在例如存储装置428中,这样的程序模块426包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块426通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备412也可以与一个或多个外部设备414(例如键盘、指向设备、摄像头、显示器424等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备412交互的设备通信,和/或与使得该计算机设备412能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(Input/Output,I/O)接口422进行。并且,计算机设备412还可以通过网络适配器420与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network,LAN),广域网Wide Area Network,WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器420通过总线418与计算机设备412的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合计算机设备412使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、磁盘阵列(Redundant Arraysof Independent Disks,RAID)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理器416通过运行存储在存储装置428中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本发明上述实施例所提供的票据检测方法。
除上述组件外,计算机设备412还可以包括:光源装置(图中未示出)。光源装置可以对待测票据进行照射,以获取待测票据的荧光图像。可选的,光源装置可以是紫外光源装置。
也即,所述处理单元执行所述程序时实现:获取待测票据的荧光图像;根据所述荧光图像截取荧光区域图像;其中,所述荧光区域图像包括荧光标识;对所述荧光区域图像进行二值化处理,得到二值化荧光图像;对所述二值化荧光图像进行膨胀处理,得到膨胀荧光图像;根据所述膨胀荧光图像对所述待测票据的异常进行检测。
实施例五
本发明实施例五还提供一种存储计算机程序的计算机存储介质,所述计算机程序在由计算机处理器执行时用于执行本发明上述实施例任一所述的票据检测方法:获取待测票据的荧光图像;根据所述荧光图像截取荧光区域图像;其中,所述荧光区域图像包括荧光标识;对所述荧光区域图像进行二值化处理,得到二值化荧光图像;对所述二值化荧光图像进行膨胀处理,得到膨胀荧光图像;根据所述膨胀荧光图像对所述待测票据的异常进行检测。
本发明实施例的计算机存储介质,可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(Read Only Memory,ROM)、可擦式可编程只读存储器((Erasable Programmable ReadOnly Memory,EPROM)或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于无线、电线、光缆、射频(Radio Frequency,RF)等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种票据检测方法,其特征在于,包括:
获取待测票据的荧光图像;
根据所述荧光图像截取荧光区域图像;其中,所述荧光区域图像包括荧光标识;
对所述荧光区域图像进行二值化处理,得到二值化荧光图像;
对所述二值化荧光图像进行膨胀处理,得到膨胀荧光图像;
根据所述膨胀荧光图像对所述待测票据的异常进行检测。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述荧光图像截取荧光区域图像,包括:
对所述荧光图像中荧光标识所在的矩形区域进行截取,得到所述荧光区域图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述根据所述荧光图像截取荧光区域图像之后,还包括:
提取所述荧光区域图像对应的G通道图像。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述提取所述荧光区域图像对应的G通道图之后,还包括:
如果确定所述荧光区域图像对应的G通道图像包括空缺区域,则根据所述空缺区域周围的荧光标识对所述空缺区域进行补全处理。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对所述荧光区域图像进行二值化处理,得到二值化荧光图像,包括:
将所述荧光区域图像对应的G通道图像划分成设定数量的分块荧光区域图像;
对所述分块荧光区域图像进行二值化处理,得到所述二值化荧光图像。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述膨胀荧光图像对所述待测票据的异常进行检测,包括:
如果确定所述膨胀荧光图像包括连通区域,且所述连通区域满足异常判定条件,则确定所述待测票据异常。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述异常判定条件包括:所述连通区域包括的设定像素点的数量超过设定阈值。
8.一种票据检测装置,其特征在于,包括:
荧光图像获取模块,用于获取待测票据的荧光图像;
荧光区域图像截取模块,用于根据所述荧光图像截取荧光区域图像;其中,所述荧光区域图像包括荧光标识;
二值化荧光图像获取模块,用于对所述荧光区域图像进行二值化处理,得到二值化荧光图像;
膨胀荧光图像获取模块,用于对所述二值化荧光图像进行膨胀处理,得到膨胀荧光图像;
异常检测模块,用于根据所述膨胀荧光图像对所述待测票据的异常进行检测。
9.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的票据检测方法。
10.一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的票据检测方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911185535.XA CN112966538A (zh) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 一种票据检测方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911185535.XA CN112966538A (zh) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 一种票据检测方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112966538A true CN112966538A (zh) | 2021-06-15 |
Family
ID=76270679
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911185535.XA Pending CN112966538A (zh) | 2019-11-27 | 2019-11-27 | 一种票据检测方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112966538A (zh) |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100040282A1 (en) * | 2008-08-14 | 2010-02-18 | Xerox Corporation | Decoding of uv marks using a digital image acquisition device |
CN102054168A (zh) * | 2010-12-23 | 2011-05-11 | 武汉大学苏州研究院 | 一种有价票据圆形印鉴识别方法 |
US20120043751A1 (en) * | 2010-08-23 | 2012-02-23 | Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), L | Synthesis of authenticable luminescent color halftone images |
CN102609901A (zh) * | 2010-11-05 | 2012-07-25 | Rdm公司 | 用于金融票据的移动图像捕获和处理的系统 |
CN105303189A (zh) * | 2014-07-29 | 2016-02-03 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种用于检测预定区域中特定标识图像的方法及装置 |
CN107180479A (zh) * | 2017-05-15 | 2017-09-19 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种票据鉴别方法、装置、设备和存储介质 |
CN109800745A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-05-24 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 票据检测方法、装置、终端及计算机可读存储介质 |
CN109816847A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-05-28 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种判断手写字迹涂改的方法、装置及终端设备 |
-
2019
- 2019-11-27 CN CN201911185535.XA patent/CN112966538A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100040282A1 (en) * | 2008-08-14 | 2010-02-18 | Xerox Corporation | Decoding of uv marks using a digital image acquisition device |
US20120043751A1 (en) * | 2010-08-23 | 2012-02-23 | Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), L | Synthesis of authenticable luminescent color halftone images |
CN102609901A (zh) * | 2010-11-05 | 2012-07-25 | Rdm公司 | 用于金融票据的移动图像捕获和处理的系统 |
CN102054168A (zh) * | 2010-12-23 | 2011-05-11 | 武汉大学苏州研究院 | 一种有价票据圆形印鉴识别方法 |
CN105303189A (zh) * | 2014-07-29 | 2016-02-03 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种用于检测预定区域中特定标识图像的方法及装置 |
CN107180479A (zh) * | 2017-05-15 | 2017-09-19 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种票据鉴别方法、装置、设备和存储介质 |
CN109800745A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-05-24 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 票据检测方法、装置、终端及计算机可读存储介质 |
CN109816847A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-05-28 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种判断手写字迹涂改的方法、装置及终端设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10885644B2 (en) | Detecting specified image identifiers on objects | |
US10733434B2 (en) | Method and system for accurately detecting, extracting and representing redacted text blocks in a document | |
US9679354B2 (en) | Duplicate check image resolution | |
CN107437294B (zh) | 一种字符分割方法、装置、设备及存储介质 | |
CN109117814B (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及介质 | |
US8306325B2 (en) | Text character identification system and method thereof | |
CN107025716B (zh) | 检测纸币冠字号污损的方法及装置 | |
CN110135225B (zh) | 样本标注方法及计算机存储介质 | |
US10163007B2 (en) | Detecting orientation of textual documents on a live camera feed | |
CN109389110B (zh) | 一种区域确定方法及装置 | |
US20120275685A1 (en) | Dynamic print contrast signal determination for paper documents | |
CN111598099B (zh) | 图像文本识别性能的测试方法、装置、测试设备及介质 | |
CN109800745B (zh) | 票据检测方法、装置、终端及计算机可读存储介质 | |
CN114782957A (zh) | 确定印章图像中文本信息的方法、装置、电子设备和介质 | |
CN111914706B (zh) | 一种文字检测输出结果质量检测和控制的方法与装置 | |
CN111241974B (zh) | 票据信息获取方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN116311327B (zh) | 处方图像检测方法 | |
CN112966538A (zh) | 一种票据检测方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN114663899A (zh) | 金融票据的处理方法、装置、设备及介质 | |
CN111626244A (zh) | 图像识别方法、装置、电子设备和介质 | |
JP2009200794A (ja) | 文書の改竄検出プログラム及び改竄検出装置 | |
CN107240184B (zh) | 一种塑料币版本识别的方法、装置及设备 | |
CN111814780A (zh) | 一种票据图像处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN116597455A (zh) | 用于票据中磁码数据的增广方法、装置、设备和介质 | |
JP2015046001A (ja) | 文字認識装置、文字認識システム、文字認識方法および文字認識プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |