CN117058805A - 纸币图像处理方法及系统 - Google Patents

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CN117058805A CN202310827581.5A CN202310827581A CN117058805A CN 117058805 A CN117058805 A CN 117058805A CN 202310827581 A CN202310827581 A CN 202310827581A CN 117058805 A CN117058805 A CN 117058805A
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陈焕权
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Abstract

本发明提供一种纸币图像处理方法及系统，该方法包括：对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域；对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像；基于所述冠字号区域，对所述纸币二值化图像的背景区域进行背景分割处理，得到所述纸币二值化图像中的冠字号二值化图像；对所述冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像；对各个所述字符图像进行图像识别，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果。本发明提高了纸币图像的识别准确性和效率。

Description

纸币图像处理方法及系统
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种纸币图像处理方法及系统。
背景技术
在电子支付广泛普及的今天，虽然各种支付日益普及，使用也非常方便，但是纸币依旧起着不可或缺的作用。
纸币在使用时，会根据不同的场景进行相应的图像识别处理，如纸币真伪识别，纸币信息采集等，但是在采集纸币图像时，会出现一些问题，例如，纸币磨损、污染严重，导致无法识别纸币上的相关信息，影响纸币图像内容的识别准确性。
因此，现在亟需一种纸币图像处理方法及系统来解决上述问题。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种纸币图像处理方法及系统。
本发明提供一种纸币图像处理方法，包括：
对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域；
对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像；
基于所述冠字号区域，对所述纸币二值化图像的背景区域进行背景分割处理，得到所述纸币二值化图像中的冠字号二值化图像；
对所述冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像；
对各个所述字符图像进行图像识别，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果。
根据本发明提供的一种纸币图像处理方法，所述对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域，包括：
获取所述目标纸币图像的纸币类型信息，其中，所述纸币类型信息至少包括纸币面额信息和纸币版本信息；
根据所述纸币类型信息，获取所述目标纸币图像对应的标准纸币图像，并根据所述标准纸币图像中冠字号所在区域，定位所述目标纸币图像的感兴趣区域；
对所述目标纸币图像进行感兴趣区域校正处理，得到所述目标纸币图像的冠字号区域。
根据本发明提供的一种纸币图像处理方法，所述对各个所述字符图像进行图像识别，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果，包括：
根据各个所述字符图像的排列顺序，将各个所述字符图像依次输入到图像识别模型中，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果，其中，所述图像识别模型是由标记有字符内容标签的样本字符图像，对神经网络模型进行训练得到的。
根据本发明提供的一种纸币图像处理方法，所述对所述冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像，包括：
对所述冠字号二值化图像进行垂直投影处理，获取第一位置信息，其中，所述第一位置信息为所述冠字号二值化图像中各个字符在竖直方向上的边界信息；
对所述冠字号二值化图像进行水平投影处理，获取第二位置信息，其中，所述第二位置信息为所述冠字号二值化图像中各个字符在水平方向上的边界信息；
根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，对所述冠字号二值化图像中各个字符进行分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像。
根据本发明提供的一种纸币图像处理方法，在所述对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域之前，所述方法还包括：
对待识别纸币图像进行倾斜校正处理，得到目标纸币图像。
根据本发明提供的一种纸币图像处理方法，在所述对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像之前，所述方法还包括：
对所述目标纸币图像进行去噪处理，得到去噪处理后的目标纸币图像；
所述对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像，包括：
对所述去噪处理后的目标纸币图像进行二值化处理，得到所述纸币二值化图像。
本发明还提供一种纸币图像处理系统，包括：
冠字号区域定位模块，用于对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域；
第一处理模块，用于对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像；
第二处理模块，用于基于所述冠字号区域，对所述纸币二值化图像的背景区域进行背景分割处理，得到所述纸币二值化图像中的冠字号二值化图像；
第三处理模块，用于对所述冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像；
字符识别模块，用于对各个所述字符图像进行图像识别，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述纸币图像处理方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述纸币图像处理方法。
本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述纸币图像处理方法。
本发明提供的纸币图像处理方法及系统，通过目标纸币图像中感兴趣区域对应的冠字号区域，对纸币二值化图像进行背景分割处理，并对得到的冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到冠字号二值化图像中的各个字符图像，最后再对对各个字符图像进行图像识别，得到目标纸币图像的冠字号识别结果，从而提高了纸币图像的识别准确性和效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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进行简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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为本发明提供的纸币图像处理方法的流程示意图；
图2为本发明提供的纸币图像处理系统的结构示意图；
图3为本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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做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。
纸币上有一串号码，被称为冠字号，一张纸币对应着一个冠字号，因此冠字号是唯一的，冠字号也成为了区分不同纸币的重要标识符，进而可根据这个冠字号获取到纸币的一系列信息，通常可通过人工核对的方式，利用冠字号对纸币进行真伪判别或追溯纸币交易过程等。在现有纸币识别装置中，通常会加入对冠字号进行识别和记录的功能，从而有效地利用冠字号信息。但是现有在采集纸币图像时会出现一些问题，例如，纸币磨损、污染严重，还有的纸币冠字号印刷的颜色较浅，导致采集到的图像灰度分布不均，甚至有时候还可能出现采集到的是倾斜的纸币图像等情况，导致需要人工进行干预(如重新摆正纸币进行图像采集)严重影响纸币信息的识别准确性和效率。
图1为本发明提供的纸币图像处理方法的流程示意图，如图1所示，本发明提供了一种纸币图像处理方法，包括：
步骤101，对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域。
在本发明中，纸币中的感兴趣区域(Region Of Interest，简称ROI)为冠字号所在区域，可基于前期已获取的标准纸币图像预定义其中的冠字号区域。在后续进行实际的纸币图像处理时，可对采集到的目标纸币图像，利用已设置的区域形状(如椭圆形、矩形等)在目标纸币图像中进行ROI定位，从而确定目标纸币图像中的冠字号区域。
步骤102，对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像。
在本发明中，为了便于后续更好的识别纸质中的字符信息，需要对目标纸币图像进行二值化处理，将图像颜色变成只有黑和白两种灰度级，使得目标纸币图像中冠字号区域对应的信息更加突出，也减少了后续图像识别过程中的数据运算量。
步骤103，基于所述冠字号区域，对所述纸币二值化图像的背景区域进行背景分割处理，得到所述纸币二值化图像中的冠字号二值化图像。
在本发明中，基于步骤101中已初步确定的冠字号区域，通过阈值进行背景分割，以实现对于感兴趣目标信息轮廓的突出，将目标区域(即纸币二值化图像中冠字号所在区域)与背景区域分割开，更好地突出目标信息，提高纸币识别的效率和准确度。
步骤104，对所述冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像。
在本发明中，针对步骤103中获取到冠字号二值化图像，首先获取各个字符在冠字号二值化图像中的位置信息，进而根据这些位置信息，将每个字符分割出来，得到单个字符的图像。需要说明的是，分割出来的字符图像，会根据字符图像在冠字号区域内的顺序依次排列，使得后续在进行图像识别时，识别得到的结果也是按照该顺序依次输出的。
步骤105，对各个所述字符图像进行图像识别，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果。
在本发明中，将获取到的字符图像输入至图像识别模型中，可高效地提取得到字符图像中对应的字符内容，并将该字符内容保存至数据库中以备使用，便于后续的相关场景应用，从而对纸币能够进行实时的监控，例如，纸币真伪识别，若识别得到的冠字号是不存在的，或者存在相同冠字号的纸币，可判定该纸币为假币。
本发明提供的纸币图像处理方法，通过目标纸币图像中感兴趣区域对应的冠字号区域，对纸币二值化图像进行背景分割处理，并对得到的冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到冠字号二值化图像中的各个字符图像，最后再对对各个字符图像进行图像识别，得到目标纸币图像的冠字号识别结果，从而提高了纸币图像的识别准确性和效率。
在上述实施例的基础上，所述对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域，包括：
获取所述目标纸币图像的纸币类型信息，其中，所述纸币类型信息至少包括纸币面额信息和纸币版本信息；
根据所述纸币类型信息，获取所述目标纸币图像对应的标准纸币图像，并根据所述标准纸币图像中冠字号所在区域，定位所述目标纸币图像的感兴趣区域；
对所述目标纸币图像进行感兴趣区域校正处理，得到所述目标纸币图像的冠字号区域。
在本发明中，直接获取到的原始纸币图像，存在面积较大，且纸币图像图案复杂等特点，而所需要识别的区域为冠字号以及纸币面值等目标区域，而这些目标区域仅占整张纸币的很小一片区域，其余区域均为无用区域，在纸币信息识别中属于干扰信息，若直接对原始纸币图像进行图像识别，会对识别过程产生干扰，导致出现误差。本发明根据目标纸币图像的纸币面额信息和纸币版本信息，对原始纸币图像进行ROI定位，从而定位到目标区域图像，由于相同面额且同一版本(如某年份出版的纸币设计规格)，冠字号区域所在位置是固定的，因此，在确定了纸币类型信息之后进行ROI定位，可根据现有的标准纸币图像，快速的标定目标纸币图像中的目标区域。同时，在本发明中，在完成ROI定位之后，为了避免纸币褶皱或等光线原因造成的影响，对已定位得到的ROI区域进行ROI校正，目标保证目标区域更加水平，删除其他非目标复杂背景区域，可以有效地使图像的尺寸大大减少，不仅可以减少在图像预处理中耗费的时间，还可以排除无用背景信息对识别的干扰。
在上述实施例的基础上，所述对各个所述字符图像进行图像识别，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果，包括：
根据各个所述字符图像的排列顺序，将各个所述字符图像依次输入到图像识别模型中，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果，其中，所述图像识别模型是由标记有字符内容标签的样本字符图像，对神经网络模型进行训练得到的。
在本发明中，将各个字符图像按照排列顺序(例如，按照冠字号区域中各个字符从左往右的顺序)，输入到图像识别模型中进行图像识别，由于该模型在前期已通过大量训练数据完成训练，具有较高的识别准确性；并且，该模型输入的图像数据是通过本发明上述实施例获取得到的，进一步提升该模型的识别准确性。
在上述实施例的基础上，所述对所述冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像，包括：
对所述冠字号二值化图像进行垂直投影处理，获取第一位置信息，其中，所述第一位置信息为所述冠字号二值化图像中各个字符在竖直方向上的边界信息；
对所述冠字号二值化图像进行水平投影处理，获取第二位置信息，其中，所述第二位置信息为所述冠字号二值化图像中各个字符在水平方向上的边界信息；
根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，对所述冠字号二值化图像中各个字符进行分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像。
在本发明中，需要对冠字号二值化图像进行分割，以得到各个字符图像。具体地，通过对冠字号二值化图像进行垂直投影，获得每个字符图像的左右边界位置范围(即第一位置信息，冠字号二值化图像中的字符在投影面x轴方向上对应的投影坐标信息)；同时，对冠字号二值化图像进行水平投影，获取每个字符图像的上下边界位置范围(第二位置信息，冠字号二值化图像中的字符在投影面y轴方向上对应的投影坐标信息)，即确定每个字符图像在冠字号二值化图像中对应的位置区域，进而根据该位置区域按照各个字符的排列顺序将每个字符分割出来，从而准确得到单个字符图像。
在上述实施例的基础上，在所述对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域之前，所述方法还包括：
对待识别纸币图像进行倾斜校正处理，得到目标纸币图像。
在进行纸币图像采集时，需要保证获取到的原始纸币图像(即待识别纸币图像)无倾斜，然而，对于大量的图像采集过程，若均通过人工进行倾斜校正，其效率和校正准确性都都不到保证。由于图像采集过程中放置纸币时有一定的倾斜，这也导致获得的原始纸币图像有不同程度的倾斜，对后续的纸币识别和分析产生影响。本发明对采集到的原始纸币图像进行Canny边缘检测，以获取原始纸币图像中的图像边缘，再利用Hough变换进行直线检测，确定图像边缘中最长的直线，再根据这条直线，使用仿射变换进行图像校正，从而对存在倾斜情况的原始纸币图像进行校正处理，得到目标纸币图像，确保在后续图像处理和识别过程中的目标纸币图像不存在倾斜情况。需要说明的是，若已确定原始纸币图像(如通过一个固定传输装置，将各个原始纸币图像的摆放位置校正，以保证无倾斜，进而将倾斜校正后的纸币图像自动输送到图像采集装置，以通过图像采集装置完成图像采集)，无需再进行仿射变换等图像校正过程，提高图像处理效率。
在上述实施例的基础上，在所述对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像之前，所述方法还包括：
对所述目标纸币图像进行去噪处理，得到去噪处理后的目标纸币图像；
所述对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像，包括：
对所述去噪处理后的目标纸币图像进行二值化处理，得到所述纸币二值化图像。
受到光线不足，图像污染或者印刷模糊等影响，采集到的原始纸币图像中存在一定的噪声干扰，例如，纸币的各种破损和使用过程中产生的褶皱，以及采集过程中产生的噪声，这些噪声会严重影响后续对纸币的识别效果，导致识别不准确的情况。因此，本发明对纸币图像进行滤波操作，去除纸币图像中的各种干扰噪声，使图像中的纸币目标区域信息更加突出，易于后续的纸币识别过程。
在一实施例中，通过对采集的纸币图像进行倾斜校正、ROI定位、ROI校正、去除噪声、二值化处理以及字符分割等操作，获取到较高质量的预处理纸币图像，进而再利用纸币图像识别模型，对预处理纸币图像中的字符图像进行识别，以提取相应的字符数据信息，并统一保存在数据库中以备使用，例如，检测识别得到的冠字号与官方记录公布的假币冠字号进行匹配，若匹配成功，可确定为假币，使得纸币识别场景中的识别结果更为准确。
下面对本发明提供的纸币图像处理系统进行描述，下文描述的纸币图像处理系统与上文描述的纸币图像处理方法可相互对应参照。
图2为本发明提供的纸币图像处理系统的结构示意图，如图2所示，本发明提供了一种纸币图像处理系统，包括冠字号区域定位模块201、第一处理模块202、第二处理模块203、第三处理模块204和字符识别模块205，其中，冠字号区域定位模块201用于对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域；第一处理模块202用于对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像；第二处理模块203用于基于所述冠字号区域，对所述纸币二值化图像的背景区域进行背景分割处理，得到所述纸币二值化图像中的冠字号二值化图像；第三处理模块204用于对所述冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像；字符识别模块205用于对各个所述字符图像进行图像识别，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果。
本发明提供的纸币图像处理系统，通过目标纸币图像中感兴趣区域对应的冠字号区域，对纸币二值化图像进行背景分割处理，并对得到的冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到冠字号二值化图像中的各个字符图像，最后再对对各个字符图像进行图像识别，得到目标纸币图像的冠字号识别结果，从而提高了纸币图像的识别准确性和效率。
在上述实施例的基础上，所述冠字号区域定位模块包括纸币类型获取单元、ROI定位单元和ROI校正单元，其中，纸币类型获取单元用于获取所述目标纸币图像的纸币类型信息，其中，所述纸币类型信息至少包括纸币面额信息和纸币版本信息；ROI定位单元用于根据所述纸币类型信息，获取所述目标纸币图像对应的标准纸币图像，并根据所述标准纸币图像中冠字号所在区域，定位所述目标纸币图像的感兴趣区域；ROI校正单元用于对所述目标纸币图像进行感兴趣区域校正处理，得到所述目标纸币图像的冠字号区域。
在上述实施例的基础上，所述字符识别模块具体用于：
根据各个所述字符图像的排列顺序，将各个所述字符图像依次输入到图像识别模型中，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果，其中，所述图像识别模型是由标记有字符内容标签的样本字符图像，对神经网络模型进行训练得到的。
在上述实施例的基础上，所述第三处理模块包括垂直投影单元、水平投影单元和字符图像分割单元，其中，垂直投影单元用于对所述冠字号二值化图像进行垂直投影处理，获取第一位置信息，其中，所述第一位置信息为所述冠字号二值化图像中各个字符在竖直方向上的边界信息；水平投影单元用于对所述冠字号二值化图像进行水平投影处理，获取第二位置信息，其中，所述第二位置信息为所述冠字号二值化图像中各个字符在水平方向上的边界信息；字符图像分割单元用于根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，对所述冠字号二值化图像中各个字符进行分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像。
在上述实施例的基础上，所述系统还包括倾斜校正模块，用于对待识别纸币图像进行倾斜校正处理，得到目标纸币图像。
在上述实施例的基础上，所述系统还包括去噪模块，用于对所述目标纸币图像进行去噪处理，得到去噪处理后的目标纸币图像；
所述第一处理模块具体用于：
对所述去噪处理后的目标纸币图像进行二值化处理，得到所述纸币二值化图像。
本发明提供的系统是用于执行上述各方法实施例的，具体流程和详细内容请参照上述实施例，此处不再赘述。
图3为本发明提供的电子设备的结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(Processor)301、通信接口(Communications Interface)302、存储器(Memory)303和通信总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过通信总线304完成相互间的通信。处理器301可以调用存储器303中的逻辑指令，以执行纸币图像处理方法，该方法包括：对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域；对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像；基于所述冠字号区域，对所述纸币二值化图像的背景区域进行背景分割处理，得到所述纸币二值化图像中的冠字号二值化图像；对所述冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像；对各个所述字符图像进行图像识别，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果。
此外，上述的存储器303中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的纸币图像处理方法，该方法包括：对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域；对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像；基于所述冠字号区域，对所述纸币二值化图像的背景区域进行背景分割处理，得到所述纸币二值化图像中的冠字号二值化图像；对所述冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像；对各个所述字符图像进行图像识别，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的纸币图像处理方法，该方法包括：对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域；对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像；基于所述冠字号区域，对所述纸币二值化图像的背景区域进行背景分割处理，得到所述纸币二值化图像中的冠字号二值化图像；对所述冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像；对各个所述字符图像进行图像识别，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种纸币图像处理方法，其特征在于，包括：
对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域；
对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像；
基于所述冠字号区域，对所述纸币二值化图像的背景区域进行背景分割处理，得到所述纸币二值化图像中的冠字号二值化图像；
对所述冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像；
对各个所述字符图像进行图像识别，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果。
2.根据权利要求1所述的纸币图像处理方法，其特征在于，所述对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域，包括：
获取所述目标纸币图像的纸币类型信息，其中，所述纸币类型信息至少包括纸币面额信息和纸币版本信息；
根据所述纸币类型信息，获取所述目标纸币图像对应的标准纸币图像，并根据所述标准纸币图像中冠字号所在区域，定位所述目标纸币图像的感兴趣区域；
对所述目标纸币图像进行感兴趣区域校正处理，得到所述目标纸币图像的冠字号区域。
3.根据权利要求1所述的纸币图像处理方法，其特征在于，所述对各个所述字符图像进行图像识别，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果，包括：
根据各个所述字符图像的排列顺序，将各个所述字符图像依次输入到图像识别模型中，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果，其中，所述图像识别模型是由标记有字符内容标签的样本字符图像，对神经网络模型进行训练得到的。
4.根据权利要求1所述的纸币图像处理方法，其特征在于，所述对所述冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像，包括：
对所述冠字号二值化图像进行垂直投影处理，获取第一位置信息，其中，所述第一位置信息为所述冠字号二值化图像中各个字符在竖直方向上的边界信息；
对所述冠字号二值化图像进行水平投影处理，获取第二位置信息，其中，所述第二位置信息为所述冠字号二值化图像中各个字符在水平方向上的边界信息；
根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，对所述冠字号二值化图像中各个字符进行分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像。
5.根据权利要求1所述的纸币图像处理方法，其特征在于，在所述对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域之前，所述方法还包括：
对待识别纸币图像进行倾斜校正处理，得到目标纸币图像。
6.根据权利要求1所述的纸币图像处理方法，其特征在于，在所述对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像之前，所述方法还包括：
对所述目标纸币图像进行去噪处理，得到去噪处理后的目标纸币图像；
所述对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像，包括：
对所述去噪处理后的目标纸币图像进行二值化处理，得到所述纸币二值化图像。
7.一种纸币图像处理系统，其特征在于，包括：
冠字号区域定位模块，用于对目标纸币图像的感兴趣区域进行定位处理，确定所述目标纸币图像的冠字号区域；
第一处理模块，用于对所述目标纸币图像进行二值化处理，得到纸币二值化图像；
第二处理模块，用于基于所述冠字号区域，对所述纸币二值化图像的背景区域进行背景分割处理，得到所述纸币二值化图像中的冠字号二值化图像；
第三处理模块，用于对所述冠字号二值化图像进行字符分割处理，得到所述冠字号二值化图像中的各个字符图像；
字符识别模块，用于对各个所述字符图像进行图像识别，得到所述目标纸币图像的冠字号识别结果。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述纸币图像处理方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述纸币图像处理方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述纸币图像处理方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117710987A (zh) * 2024-02-06 2024-03-15 武汉卓目科技有限公司 冠字号分割方法、装置、电子设备和存储介质
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