KR101781009B1 - Soiled banknote discrimination method - Google Patents
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Abstract
본 발명은 낡은 지폐 식별 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 금융자동화기기에 투입된 지폐의 이미지를 획득하고, 획득한 지폐 이미지의 고주파 에지 성분을 유지시키면서 각 픽셀별로 모폴로지 닫힘 연산을 수행함에 따라, 지폐의 오랜 사용으로 인해 발생되는 지폐 이미지 내 노이즈를 제거하는 동시에 지폐 이미지의 선명도를 증가시켜 화질이 개선된 지폐 이미지를 생성하며, 이렇게 생성된 지폐 이미지의 각 픽셀별 밝기값과 지폐 자신의 이미지 스캔의 결과로 얻어진 각 픽셀별 밝기값을 비교하여, 개선된 각 픽셀별 밝기값과 지폐 자신의 각 픽셀별 밝기값 사이에서 미리 설정된 일정 기준 오차 이상의 차이를 보이는 픽셀 개수를 통해 금융자동화기기에 투입된 지폐 중 낡은 지폐를 식별함으로써, 낡은 지폐 식별을 위한 기준값이 사전에 미리 저장되어 있지 않아도, 투입되는 지폐 자신의 이미지 스캔의 결과로 얻어지는 이미지 센서 픽셀들의 밝기값을 이용하여 낡은 지폐를 식별 할 수 있는 낡은 지폐 식별 방법에 관한 것이다.More particularly, the present invention relates to a banknote discriminating method for acquiring an image of a banknote inserted in a banknote automation apparatus and performing a morphology closing operation for each pixel while maintaining a high-frequency edge component of the obtained banknote image, The image quality of the bill image is improved by increasing the sharpness of the bill image and the brightness value of each pixel of the bill image thus generated is compared with the brightness value of each image scan of the bill And comparing the brightness values of each of the obtained pixels with the brightness values of each of the pixels of the banknote itself and comparing the brightness values of the respective pixels of the banknote with the brightness values of the respective pixels, By identifying the old paper currency, the reference value for the old paper currency identification The present invention relates to an old bill identification method capable of identifying an old bill using the brightness values of image sensor pixels obtained as a result of scanning an image of the bill itself,
Description
본 발명은 낡은 지폐 식별 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 금융자동화기기에 투입된 지폐의 이미지를 획득하고, 획득한 지폐 이미지의 고주파 에지 성분을 유지시키면서 각 픽셀별로 모폴로지 닫힘 연산을 수행함에 따라, 지폐의 오랜 사용으로 인해 발생되는 지폐 이미지 내 노이즈를 제거하는 동시에 지폐 이미지의 선명도를 증가시켜 화질이 개선된 지폐 이미지를 생성하며, 이렇게 생성된 지폐 이미지의 각 픽셀별 밝기값과 지폐 자신의 이미지 스캔의 결과로 얻어진 각 픽셀별 밝기값을 비교하여, 개선된 각 픽셀별 밝기값과 지폐 자신의 각 픽셀별 밝기값 사이에서 미리 설정된 일정 기준 오차 이상의 차이를 보이는 픽셀 개수를 통해 금융자동화기기에 투입된 지폐 중 낡은 지폐를 식별함으로써, 낡은 지폐 식별을 위한 기준값이 사전에 미리 저장되어 있지 않아도, 투입되는 지폐 자신의 이미지 스캔의 결과로 얻어지는 이미지 센서 픽셀들의 밝기값을 이용하여 낡은 지폐를 식별할 수 있는 낡은 지폐 식별 방법에 관한 것이다.More particularly, the present invention relates to a banknote discriminating method for acquiring an image of a banknote inserted in a banknote automation apparatus and performing a morphology closing operation for each pixel while maintaining a high-frequency edge component of the obtained banknote image, The image quality of the bill image is improved by increasing the sharpness of the bill image and the brightness value of each pixel of the bill image thus generated is compared with the brightness value of each image scan of the bill And comparing the brightness values of each of the obtained pixels with the brightness values of each of the pixels of the banknote itself and comparing the brightness values of the respective pixels of the banknote with the brightness values of the respective pixels, By identifying the old paper currency, the reference value for the old paper currency identification The present invention relates to an old bill identification method capable of identifying an old bill using the brightness values of image sensor pixels obtained as a result of scanning an image of the bill itself,
금융자동화기기(Automated Teller Machine : ATM)는 금융 서비스와 관련하여 장소 및 시간에 구애받지 않고, 은행 직원 없이도 입금 또는 출금과 같은 기본적인 금융 서비스를 보조할 수 있는 자동화 장치이다. 상기 금융자동화기기는 카드나 통장 등의 매체를 사용하여 자동적으로 현금(지폐)의 인출(출금), 또는 예입(입금) 등의 거래를 고객 자신의 조작으로 할 수 있도록 구성되어 있다.An automated teller machine (ATM) is an automation device that can support basic financial services such as deposits or withdrawals without regard to the time and place of the financial service and without bank staff. The automated teller machine is configured to automatically conduct transactions such as withdrawal (withdrawal) of cash (banknotes), or deposit (deposit) using a medium such as a card or passbook.
근래에는 대부분의 회사들이 주 5일제 시행으로 사람들이 직접 은행에 가는 경우 보다는 ATM이나 CD기와 같은 금융자동화기기를 이용하는 경우가 많아지고 있으며, 이로 인해 금융자동화기기의 설치가 점점 확대되고, 금융자동화기기의 수도 점점 늘어나고 있다. 현재, 금융자동화기기에는 주요 업무뿐만 아니라 여러가지 부가적인 기능까지 함께 고려하여 구현되고 있는 중이고, 계속해서 은행 경쟁력 향상 및 고객 만족을 위해 금융자동화기기를 개발중인 추세이다.In recent years, most companies use financial automation devices such as ATMs and CD-based devices, rather than people go directly to the banks by implementing the five-day workweek system. As a result, The number of people is increasing. Currently, financial automation devices are being implemented not only in main business but also in various additional functions, and continue to develop financial automation equipment to improve bank competitiveness and satisfy customers.
통상, 금융자동화기기에는 고객으로부터 투입되는 지폐의 권종, 진위 및/또는 지폐의 손상여부 등을 감별하기 위한 감별부가 구비되며, 이러한 감별부에서의 감별 결과에 따라 투입된 지폐를 분류하여 각각에 해당하는 지폐 보관용 카세트에 수납하여 보관한다.Generally, a banking automation apparatus is provided with a discriminating unit for discriminating the denomination of the banknote charged by the customer, the authenticity and / or the damage of the banknote, and the like. It is stored in a cassette for storing banknotes.
이때, 고객이 금융자동화기기에 투입한 지폐가 손상이 심하거나 낡은 경우, 금융자동화기기는 투입된 지폐가 다시 환류되지 않도록 리젝트박스에 분리하여 보관할 필요가 있다. 한국공개특허공보 제2016-0077671호에는 투입된 지폐를 인식하여 권종, 위폐여부 및 훼손 여부 등을 파악하고, 인식결과에 따라 배출부에 구비된 하나 또는 둘 이상의 적재 포켓들에 분리되어 배출되는 기술이 제안되어 있다.At this time, if the customer's banknotes put on the automated teller machine are damaged or old, the automated teller machine needs to be separated and stored in the reject box so that the deposited banknotes are not refluxed again. Korean Patent Laid-Open Publication No. 2016-0077671 discloses a technique in which the inputted bills are recognized to determine whether a denomination, counterfeit, and damage are detected, and the discharged technology is separated and discharged into one or more stacking pockets provided in the discharging section Has been proposed.
상기 한국공개특허공보 제2016-0077671호에 기재된 바와 같이, 종래에는 투입된 지폐에 초음파 센서를 통해 찢김, 구멍 또는 테이프가 부착되어 있는 등의 훼손 여부를 검출하거나, 자외선 센서를 통해 물에 빠진 지폐를 검출하거나, 적외선 센서를 이용해 낙서가 되어 있는 지폐를 검출하는 방식으로 훼손지폐를 식별하였다.As described in Korean Patent Laid-Open Publication No. 2016-0077671, it is conventionally known to detect whether the paper money is damaged, such as a tear, a hole, or a tape attached to the paper money through an ultrasonic sensor, Or a banknote which has been scribbled using an infrared sensor is detected.
이 중, 젖은 지폐를 검출하거나, 낙서가 되어 있는 지폐 등을 검출하기 위해서는 사전에 기준 지폐 이미지로부터 산출되어 미리 저장되어 있는 각 픽셀들의 데이터값과, 투입된 지폐로부터 센서를 통해 얻어지는 각 픽셀별 데이터값을 일대일 대응시켜, 각 픽셀별 데이터 값의 차이를 구하고, 이러한 차이값의 대소 관계를 통해 지폐의 손상유무를 식별하였다. In order to detect wet banknotes or detect banknotes or the like that have been scribbled, a data value of each pixel previously calculated from the reference banknote image and stored in advance and a data value of each pixel obtained through the sensor from the inputted banknote And the difference of the data value for each pixel is obtained and the presence or absence of the damage of the banknote is discriminated through the magnitude relation of the difference value.
그러나, 현재 조폐국에서 지폐를 발행하는 방법은 하나의 전지 앞·뒤면에 지폐도안의 전면 및 후면을 인쇄한 후에 개별 지폐로 절단하는 방식으로, 하나의 전지를 절단하여 수십장의 지폐가 생산되며, 이에 따라 동일한 권종일지라도 지폐의 크기가 미묘하게 차이를 보이는 경우가 발생되거나, 지폐 이미지 내에서 패턴 시작점의 위치가 서로 다른 경우가 발생되었다.However, currently, a method of issuing banknotes in the Mint is to cut a single banknote by printing the front and back sides of the banknote design on the front and back sides of one cell, Therefore, even if the same denomination is used, the sizes of the banknotes are slightly different from each other, or the positions of the pattern starting points are different in the banknote image.
도 1은 지폐 이미지를 스캔한 데이터로서, 동일한 권종임에도 지폐 이미지 내에서 패턴 시작점의 위치가 서로 다른 경우의 예시를 보여주기 위한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 동일한 권종임에도 지폐 이미지 내에서 패턴 시작점의 위치(도면상에 (S)로 표시된 부분)가 서로 다르기 때문에, 두 지폐 이미지의 픽셀 데이터값들을 서로 비교하기 위해서는 두 지폐의 각 픽셀 데이터들이 일대일 매칭이 되도록 하는 전처리 과정이 반드시 수행되어야만 한다. 이를 위해서는 이미지 정합(image registration)이라고 하는 별도의 복잡한 영상처리 단계가 수행되어야 하며, 이로 인해 상당 부분의 시간이 소요됨에 따라 전체 판별 시간이 오래 걸리는 문제점이 있었다.1 is a view showing an example of a case where the positions of the pattern start points are different in the banknote image, even though they are the same denomination, as the data of the banknote images scanned. As shown in Fig. 1, since the positions of the pattern start points (portions indicated by (S) in the drawing) are different from one another in the banknote image, the two banknote bank images A preprocessing process must be performed so that each pixel data has a one-to-one matching. For this, a complicated image processing step called image registration has to be performed. As a result, a considerable time is required and the entire determination time is long.
또한, 지폐가 오랜시간 사용됨에 따라 사용자의 땀이나 기타 환경 등의 요인으로 인하여 지폐의 크기가 늘어나거나 줄어들 수 있으며, 이에 따라 센서를 통해 얻어지는 지폐 이미지의 픽셀 데이터값이 기준 지폐 이미지로부터 산출되어 미리 저장되어 있는 픽셀 데이터값과 큰 차이가 나타나는 왜곡현상이 발생되는 문제점이 있었다.In addition, since the banknote is used for a long time, the size of the banknote can be increased or decreased due to factors such as sweat of the user or other circumstances, and accordingly, the pixel data value of the banknote image obtained through the sensor is calculated from the reference banknote image, There is a problem that a distortion phenomenon occurs which shows a large difference from the stored pixel data value.
더불어, 지폐가 손상되거나 훼손되지 않았더라도, 오랜시간 사용됨에 따라 지폐에 인쇄된 원색의 잉크가 퇴색 및 농도가 옅어지거나 오염된 지폐 역시 고객에게 다시 출금되지 않도록 분리하여 보관할 필요가 있으나, 지폐의 낡은 정도를 효과적으로 정확하게 파악할 수 있는 기술 및 방법이 없어 심하게 낡은 지폐의 경우 위폐 또는 의심권으로 판별되거나 또는 환류가 중지되어야 할 정도의 낡은 지폐도 정상지폐로 처리되어 환류되는 문제점이 있었다.In addition, even if the bills are not damaged or damaged, it is necessary to separate and store the ink of the primary color printed on the bills for a long period of time so that the fading and the darkened or contaminated bills are not withdrawn to the customer. However, There is a problem in that old banknotes which are judged to be counterfeit or doubtful or whose old banknotes are stopped should be treated with normal banknotes and refunded.
본 발명은 상기한 종래 기술에 따른 문제점을 해결하기 위한 것이다. 즉 본 발명의 목적은, 금융자동화기기에 투입된 지폐의 이미지를 획득하고, 획득한 지폐 이미지의 고주파 에지 성분을 유지시키면서 각 픽셀별로 모폴로지 닫힘 연산을 수행함에 따라, 지폐의 오랜 사용으로 인해 발생되는 지폐 이미지 내 노이즈를 제거하는 동시에 지폐 이미지의 선명도를 증가시켜 화질이 개선된 지폐 이미지를 생성하며, 이렇게 생성된 지폐 이미지의 각 픽셀별 밝기값과 지폐 자신의 이미지 스캔의 결과로 얻어진 각 픽셀별 밝기값을 비교하여, 개선된 각 픽셀별 밝기값과 지폐 자신의 각 픽셀별 밝기값 사이에서 미리 설정된 일정 기준 오차 이상의 차이를 보이는 픽셀 개수를 통해 금융자동화기기에 투입된 지폐 중 낡은 지폐를 식별함으로써, 낡은 지폐 식별을 위한 기준값이 사전에 미리 저장되어 있지 않아도, 투입되는 지폐 자신의 이미지 스캔의 결과로 얻어지는 이미지 센서 픽셀들의 밝기값을 이용하여 낡은 지폐를 식별 할 수 있는 낡은 지폐 식별 방법을 제공함에 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems of the prior art. That is, an object of the present invention is to provide an image forming apparatus and an image forming apparatus which obtain an image of a banknote inserted into a financial automatic machine, perform a morphology close operation for each pixel while maintaining a high-frequency edge component of the obtained banknote image, The image quality is improved by increasing the sharpness of the image of the banknote while removing the noise in the image. The brightness value of each pixel of the generated banknote image and the brightness value of each pixel obtained as a result of the image scan of the banknote itself And identifies the old banknote among the banknotes inserted into the automated teller machine through the number of pixels showing the difference between the improved brightness value for each pixel and the brightness value for each pixel of the banknote itself by more than a predetermined reference error, Even if the reference value for identification is not previously stored in advance, Is the using the brightness values of the image sensor pixel obtained as a result of the image scan old bank note identification method that can identify the old banknotes to provide.
상기의 목적을 달성하기 위한 기술적 사상으로서 본 발명은, 이미지 센서를 통해 지폐의 이미지를 획득하는 단계; 획득된 지폐의 이미지를 그레이 스케일로 변환하여 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 검출하는 단계; 상기 검출된 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 메모리에 저장하는 단계; 상기 픽셀별 밝기값이 검출된 지폐 이미지의 모든 픽셀에 대하여 모폴로지 닫힘 연산을 수행하는 단계; 상기 메모리에 저장되어 있던 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 이용하여 고주파 에지 정보를 추출하고, 상기 추출된 고주파 에지 정보를 이용하여 상기 모폴로지 닫힘 연산이 수행된 지폐 이미지의 고주파 에지 정보를 보상하는 단계; 상기 보상이 완료된 지폐 이미지의 모든 픽셀에 대하여, 상기 각 픽셀별 밝기값과 상기 메모리에 저장되어 있던 해당 픽셀별 밝기값을 비교하여, 기준오차 이상의 차이가 존재하는 픽셀들을 카운팅하는 단계; 및 상기 카운팅된 픽셀의 개수가 미리 설정된 기준 개수 이상일 경우 낡은 지폐로 판별하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 낡은 지폐 식별 방법을 제공한다.Technical Solution In order to achieve the above object, the present invention provides a printing method comprising the steps of: obtaining an image of a banknote through an image sensor; Detecting the brightness value of each banknote image by converting the image of the obtained banknote to gray scale; Storing a brightness value for each pixel of the detected banknote image in a memory; Performing a morphology close operation on all pixels of the banknote image in which the per-pixel brightness value is detected; Extracting the high frequency edge information using the brightness value of each pixel of the bill image stored in the memory and compensating the high frequency edge information of the bill image in which the morphology close calculation is performed using the extracted high frequency edge information; Comparing the brightness value of each pixel with the brightness value of each pixel stored in the memory with respect to all pixels of the compensated banknote image and counting pixels having a difference greater than or equal to a reference error; And discriminating the old banknote if the number of the counted pixels is equal to or greater than a preset reference number.
본 발명에 따른 낡은 지폐 식별 방법은, 낡은 지폐 식별을 위한 기준값이 사전에 미리 저장되어 있지 않아도, 투입되는 지폐 자신의 이미지 스캔의 결과로 얻어지는 이미지 센서 픽셀들의 밝기값을 이용하여 낡은 지폐를 식별할 수 있으며, 이에 따라 환류가 중지되어야 할 정도의 낡은 지폐를 지폐수납고에 별도로 분리시켜 수납·저장할 수 있게 된다. 또한, 본 발명은 젖은 지폐나 오염 또는 낙서가 되어 있는 지폐 등을 식별하는 경우에도 동일하게 적용 가능하다.The old bill identification method according to the present invention is a method for identifying an old bill using the brightness values of image sensor pixels obtained as a result of image scanning of the bill itself to be inputted even if the reference value for identifying the old bill is not previously stored in advance So that old banknotes can be stored and stored separately in the banknote storage bin so that the reflux should be stopped. The present invention is equally applicable to the case of identifying wet banknotes, dirty banknotes, or the like.
도 1은 지폐 이미지를 스캔한 데이터로서, 동일한 권종임에도 지폐 이미지 내에서 패턴 시작점의 위치가 서로 다른 경우의 예시를 보여주기 위한 도면이다.
도 2는 최근 발행된 새지폐와 일정기간 이상 사용된 헌지폐를 비교하기 위해 새지폐와 헌지폐를 각각 이미지 스캔하여 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 낡은 지폐 식별 방법을 나타내는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따라 이미지 내 어느 한 픽셀을 중심으로 5×5 어레이 형태의 총 25개의 픽셀단위를 하나의 윈도우 크기로 설정하여 도시한 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따라 이미지의 확장연산을 수행한 후에 다시 수축 연산을 수행한 결과의 예를 보여주는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따라 지폐 이미지를 구성하는 모든 픽셀에 대하여 모폴로지 닫힘 연산을 수행한 후에, 지폐 이미지의 고주파 에지 성분을 보상한 예를 보여주는 도면이다.1 is a view showing an example of a case where the positions of the pattern start points are different in the banknote image, even though they are the same denomination, as the data of the banknote images scanned.
2 is a view showing an image scan of a new banknote and a conventional banknote in order to compare a recently issued banknote with a used banknote for a predetermined period of time.
3 is a flowchart illustrating an old bill identification method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example in which a total of 25 pixel units of a 5 × 5 array type centering on one pixel in an image is set to a window size according to an exemplary embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating an example of a result of performing an expansion operation of an image and then performing a contraction operation according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example in which a high-frequency edge component of a bill image is compensated after performing a morphology close operation on all pixels constituting a bill image according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다.The present invention is capable of various modifications and various forms, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the text.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular forms disclosed, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention. The terms first, second, etc. may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprising" or "having ", and the like, are intended to specify the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, parts, or combinations thereof, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, parts, or combinations thereof.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면에 의거하여 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 2는 최근 발행된 새지폐와 일정기간 이상 사용된 헌지폐를 비교하기 위해 새지폐와 헌지폐를 각각 이미지 스캔하여 도시한 도면이다.2 is a view showing an image scan of a new banknote and a conventional banknote in order to compare a recently issued banknote with a used banknote for a predetermined period of time.
도 2에 도시된 바와 같이, 새지폐(a)와 헌지폐(b)를 이미지 스캔하여 비교해 살펴보면, 새지폐(a)에 비해 헌지폐는 오랜시간 사용됨에 따라 상대적으로 색이 짙었던 부분(도면상에 (d)로 표시된 부분)은 색 바램 등으로 인해 밝기가 밝아지고, 색이 밝았던 부분(도면상에 (I)로 표시된 부분)은 얼룩, 구김 등으로 인해 밝기가 어두워진 것을 확인할 수 있다. 또한, 새지폐(a)에서는 동일한 밝기값을 가졌던 이미지 픽셀들도 헌지폐에서는 색 바램과 얼룩 등으로 인해 제각각 다른 밝기값을 가지게 되며, 전체적으로 대조도가 낮아지고, 엣지(edge) 강도 역시 둔화되는 것을 알 수 있다.As shown in FIG. 2, when the new banknote a and the old banknote b are scanned by image scanning, the old banknote is relatively darker than the new banknote a, (The portion indicated by (d) on the figure) becomes brighter due to color fading and the like, and the portion where the color is bright (the portion indicated by (I) on the drawing) shows that the brightness becomes dark due to stain, have. Also, image pixels having the same brightness value in the new paper money (a) have different brightness values due to color fading and unevenness in old paper money, and the contrast is lowered overall and the edge strength is also slowed down .
즉, 지폐가 낡을수록 지폐 이미지를 스캔한 결과로 얻어지는 이미지 픽셀들은 기존에 부여된 밝기값과 차이를 보이는 경우가 많아지게 되고, 그 결과 지폐가 낡아질수록 주변영역의 픽셀들과 확연한 밝기값의 차이를 갖는 픽셀들이 다수 존재하게 되면서, 지폐 이미지에 많은 노이즈(잡음)들이 포함되게 된다. 다시 말해, 지폐 이미지의 밝은 영역(I)에서는 계속되는 지폐의 사용에 따라 얼룩, 구김 등이 발생하여 주변영역의 픽셀들과 비교하여 밝기값이 낮은 픽셀들이 다수 존재하게 되고, 지폐 이미지의 어두운 영역(d)에서는 계속되는 사용에 따라 색 바램 등이 발생하여 주변영역의 픽셀들과 비교하여 밝기값이 증가한 픽셀들이 다수 존재하게 된다.In other words, the image pixels obtained as a result of scanning the bill images as the bank notes become wider often differ from the brightness values given to them. As a result, as the bank notes become worn, the pixels in the surrounding area and the distinct brightness values As a number of pixels having a difference exist, a lot of noise (noise) is included in the bill image. In other words, in the bright region (I) of the banknote image, a lot of pixels having a lower brightness value are present in comparison with the pixels in the surrounding region due to the occurrence of smearing, wrinkling, d), there is a color fade or the like according to the subsequent use, and there are many pixels in which the brightness value is increased as compared with the pixels in the surrounding area.
이러한 점에 착안하여 본 발명에서는 획득한 지폐 이미지의 고주파 에지 성분을 유지시키면서 각 픽셀별로 모폴로지 닫힘 연산을 수행함으로써, 지폐의 오랜 사용으로 인해 발생되는 지폐 이미지 내 노이즈를 제거하는 동시에 지폐 이미지의 선명도를 증가시켜 화질이 개선된 지폐 이미지를 생성하며, 이렇게 생성된 지폐 이미지의 각 픽셀별 밝기값과 지폐 자신의 이미지 스캔의 결과로 얻어진 각 픽셀별 밝기값을 비교함으로써, 개선된 각 픽셀별 밝기값과 지폐 자신의 각 픽셀별 밝기값 사이에서 미리 설정된 일정 기준 오차 이상의 차이를 보이는 픽셀 개수를 통해 금융자동화기기에 투입된 지폐 중 낡은 지폐를 식별한다.In this invention, by performing the morphology closing calculation for each pixel while maintaining the high-frequency edge component of the obtained banknote image, it is possible to eliminate the noise in the banknote image caused by the long use of the banknote, And the brightness value of each pixel of the bill image thus generated is compared with the brightness value of each pixel obtained as a result of the image scan of the bill itself, The old bill among the bills inputted to the automated teller machine is identified through the number of pixels showing the difference between the brightness values of each of the bills of the banknote itself by a predetermined reference error.
이와 같이, 본 발명은 기준지폐 이미지로부터 산출되는 픽셀별 밝기 기준값이 사전에 미리 저장되어 있지 않아도, 투입되는 지폐 자신의 이미지 스캔의 결과로 얻어지는 이미지 센서 픽셀들의 밝기값을 이용하여 낡은 지폐를 식별할 수 있으며, 이에 따라 환류가 중지되어야 할 정도의 낡은 지폐를 지폐수납고에 별도로 분리시켜 수납·저장할 수 있게 된다.As described above, even when the brightness reference value for each pixel calculated from the reference bank image is not stored in advance, the old bank note is identified using the brightness value of the image sensor pixels obtained as a result of the image scan of the inputted bank note itself So that old banknotes can be stored and stored separately in the banknote storage bin so that the reflux should be stopped.
이하, 도 3 내지 도 6을 통해 본 발명의 일실시예에 따른 낡은 지폐 식별 방법을 설명하기로 한다.Hereinafter, an old bill identification method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 3 to 6. FIG.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 낡은 지폐 식별 방법을 나타내는 순서도이다.3 is a flowchart illustrating an old bill identification method according to an embodiment of the present invention.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 낡은 지폐 식별 방법은 먼저 컨텍 이미지 센서(CIS, Contact Image Sensor)를 통해 반송로를 따라 반송되는 지폐의 이미지를 획득한다(S310).As shown in FIG. 3, an old bill identification method according to an embodiment of the present invention acquires an image of a bill conveyed along a conveyance path through a contact image sensor (CIS) (S310).
이어서, 획득된 지폐의 이미지를 그레이 스케일로 변환하여 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 산출한다(S320). 이러한 지폐 이미지의 그레일 스케일 변환은 획득된 지폐 이미지에서 색상 신호를 제거한 휘도 신호만을 추출하여 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 산출할 수도 있으며, 투입된 지폐의 이미지에서 녹색(Green) 데이터의 휘도값만을 추출하여 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 산출할 수도 있다.Subsequently, the image of the obtained banknote is converted into gray scale, and the brightness value of each bank of the banknote image is calculated (S320). The rail scale conversion of the banknote image may be performed by extracting only the luminance signal from which the color signal is removed from the obtained banknote image to calculate the brightness value for each pixel of the banknote image and only the luminance value of the green data And calculate the brightness value of each pixel of the bill image.
다음으로 그레이 스케일로 변환된 제1 변환 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 메모리에 저장하여 픽셀별 밝기 차이를 비교하는데 이용할 수 있도록 보관하고(S330), 제1 변환 지폐 이미지의 각 픽셀별로 모폴로지 닫힘 연산을 수행한다(S340).Next, the brightness values of the first converted banknote images converted into grayscale are stored in a memory and stored for use in comparing the brightness differences of the respective pixels (S330). Then, a morphology closing operation is performed for each pixel of the first converted banknote image (S340).
일반적으로 모폴로지(Morphology) 연산은, 영상을 형태학적인 측면에서 다루는 연산 기법으로 다양한 영상 처리 시스템에서 전처리(pre-processing) 또는 후처리(post-processing)의 형태로 널리 사용되는 것으로, 이미지에 수축(erosion)연산, 확장(dilation)연산, 열림(opening)연산, 닫힘(closing)연산을 통하여 잡음제거 및/또는 융선을 뚜렷이하여 객체를 추출하는 연산 작업이다. 이러한 모폴로지 연산은 특히 이미지 프로세싱에서 일반적으로 사용되고 있는 알고리즘이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.In general, morphology operations are arithmetic operations that deal with images morphologically. They are widely used in various image processing systems in the form of pre-processing or post-processing, erasing operation, erosion operation, dilation operation, opening operation, and closing operation to remove noise and / or ridges. Such a morphology operation is an algorithm that is generally used in image processing, and therefore, a detailed description thereof will be omitted.
본 발명에서는 모폴로지 닫힘 연산을 통해, 지폐의 오랜 사용으로 인해 발생되는 지폐 이미지 내 노이즈를 제거한다. 즉, 낡은 지폐는 오랜 사용으로 인해 주변영역의 픽셀들과 확연한 밝기값의 차이를 갖는 픽셀들이 다수 존재하게 되고, 이러한 주변영역의 픽셀들과 확연한 밝기값의 차이를 갖는 픽셀들을 노이즈로 인식하여, 모폴로지 닫힘 연산을 통해 지폐 이미지의 어두운 영역에서 발생한 밝기값의 소실 정보를 채우고, 밝은 영역에서 발생한 밝기값의 잡음 성분은 제거하는 효과를 갖는다.In the present invention, the noise in the bill image caused by the long use of the bill is removed through the morphology close calculation. That is, since the old banknote has many pixels having a distinct brightness value difference from the surrounding area pixels due to long use, the pixels having the difference in brightness value from the pixels in the surrounding area are recognized as noise, It has the effect of filling the disappearance information of the brightness value generated in the dark region of the banknote image by the morphology closing operation and removing the noise component of the brightness value generated in the bright region.
이러한 모폴로지 닫힘 연산은, 확장 후에 수축 연산을 수행하는 과정으로서, 본 발명에서는 지폐 이미지를 구성하는 모든 픽셀에 대하여 모폴로지 닫힘 연산을 수행하며, 각 픽셀을 기준으로 미리 설정된 크기의 윈도우(예를 들어, 어느 한 픽셀을 중심으로 하여 5×5 어레이 형태의 총 25개의 픽셀 단위)를 대상으로 하여, 기준픽셀이 포함된 윈도우 영역 내의 이웃 픽셀들 중 제일 밝은 밝기값을 가지는 픽셀의 밝기값을 해당 기준픽셀의 밝기값으로 대체하는 확장연산을 수행하고, 반대로 기준픽셀이 포함된 윈도우 영역 내의 이웃 픽셀들 중 제일 어두운 밝기값을 가지는 픽셀의 밝기값을 해당 픽셀의 밝기값으로 대체하는 수축연산을 수행한다.In the present invention, a morphology close operation is performed on all the pixels constituting the banknote image, and a morphology close operation is performed on a window having a preset size (for example, The brightness value of the pixel having the brightest brightness value among the neighboring pixels in the window area including the reference pixel is set to the corresponding reference pixel And performs a contraction operation of replacing the brightness value of the pixel having the darkest brightness value among the neighboring pixels in the window area including the reference pixel with the brightness value of the corresponding pixel.
이와 같은 과정을 통해, 지폐 이미지를 구성하는 모든 픽셀에 대하여, 각 픽셀이 포함된 미리 설정된 크기의 윈도우를 대상으로 하여 확장연산을 수행하고, 다시 지폐 이미지를 구성하는 모든 픽셀에 대하여 각 픽셀이 포함된 미리 설정된 크기의 윈도우를 대상으로 하여 수축연산을 수행함으로써, 이미지 내에 고립되어 있던 노이즈를 제거하는 효과, 즉 어두운 영역의 픽셀에서 발생한 밝기값의 소실 정보를 채우고, 밝은 영역의 픽셀에서 발생한 밝기값의 잡음 성분을 제거하는 효과를 갖는다.Through such a process, expansion calculations are performed on all the pixels constituting the banknote image with a predetermined size window containing each pixel, and each pixel is included in all the pixels constituting the banknote image again By performing a shrinkage operation on a window of a preset size, the effect of removing the noise isolated in the image, that is, the loss information of the brightness value generated in the pixel in the dark area is filled, and the brightness value It is possible to eliminate the noise component of the signal.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따라 이미지 내 어느 한 픽셀을 중심으로 5×5 어레이 형태의 총 25개의 픽셀단위를 하나의 윈도우 크기로 설정하여 도시한 예를 나타낸 도면이며, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따라 이미지의 확장연산을 수행한 후에 다시 수축 연산을 수행한 결과의 예를 보여주는 도면이다.FIG. 4 is a diagram illustrating an example in which a total of 25 pixel units of a 5 × 5 array type centering on one pixel in an image are set to one window size according to an exemplary embodiment of the present invention. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a result of performing an expansion operation of an image and then performing a contraction operation again according to an embodiment of the present invention.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명은 지폐 이미지의 어느 한 픽셀을 중심으로 하여 5×5 어레이 형태의 총 25개의 픽셀단위를 하나의 윈도우를 설정하고, 설정된 윈도우를 대상으로 해당 픽셀의 확장연산 또는 수축연산을 수행하며, 이러한 중심이 되는 픽셀 설정을 상하 좌우로 이동하면서 지폐 이미지를 구성하는 모든 픽셀에 대하여 확장연산 또는 수축연산을 수행한다. 이에 따라, 도 5에 도시된 바와 같이, 임의의 이미지 영상에 대해 확장과 수축연산을 수행할 경우, 이미지 영상에 존재했던 노이즈가 제거되며, 본 발명과 같이 지폐 이미지를 대상으로 할 경우, 어두운 영역의 픽셀에서 발생한 밝기값의 소실 정보를 채우고, 밝은 영역의 픽셀에서 발생한 밝기값의 잡음 성분을 제거하는 효과를 갖게 된다.As shown in FIG. 4, the present invention sets one window to a total of 25 pixels in the form of a 5 × 5 array centering on one pixel of a banknote image, Or shrinking operation, and performs an expansion operation or an expansion operation on all the pixels constituting the bill image while shifting the center pixel setting up, down, left, and right. Accordingly, as shown in FIG. 5, when expansion and contraction operations are performed on an arbitrary image image, the noise existing in the image image is removed, and when a banknote image is targeted as in the present invention, And the noise component of the brightness value generated in the pixels in the bright region is removed.
또한, 본 발명은 모폴로지 닫힘 연산의 수행으로 인해 노이즈가 제거된 지폐 이미지에 고주파 에지 정보를 보상하는 단계를 수행하여, 지폐 이미지의 선명도를 증가시킨다.In addition, the present invention compensates high-frequency edge information for noise-removed banknote images by performing a morphology close operation, thereby increasing the sharpness of the banknote image.
즉, 그레이 스케일로 변환된 제1 변환 지폐 이미지에 모폴로지 닫힘 영상을 수행할 경우, 확장 연산으로 인하여 낡음으로 인해 발생된 노이즈가 제거되지만, 영상 이미지 내 고주파 에지 성분도 함께 제거되므로, 제1 변환 지폐 이미지에 비하여 이미지 왜곡이 심할 수 있다. 이에 따라, 본 발명은 그레이 스케일로 변환된 제1 변환 지폐 이미지로부터 고주파 에지 정보를 추출하며(S350), 그레이 스케일로 변환된 제1 변환 지폐 이미지와 모폴로지 닫힘 연산을 수행한 제2 변환 이미지와의 픽셀별 밝기 차이값을 구하고, 상기 밝기 차이값이 미리 설정된 이상의 값들을 갖는 픽셀들에 대해서는 추출된 고주파 에지 정보 데이터로 대치함으로써(S360), 결과적으로 지폐 이미지의 고주파 에지 성분은 유지시키면서 각 픽셀별 모폴로지 닫힘 연산을 수행하게 된다.That is, when the morphology closed image is performed on the first converted banknote image converted to gray scale, the noise generated due to the old image due to the expansion operation is removed, but the high frequency edge component in the image image is also removed, The image distortion may be more serious. Accordingly, the present invention extracts high-frequency edge information from the first converted banknote image converted to gray scale (S350), and converts the first converted banknote image converted to gray scale into a second converted image obtained by performing the morphology close operation (S360), the high-frequency edge component of the banknote image is retained, and the high-frequency edge component of each pixel And performs a morphology close operation.
이러한 지폐 이미지에서 고주파 에지 정보를 추출하는 방법은 알려진 유사 연산자(homogeneity operator), 차 연산자(difference operator), 컴퍼스 기울기 연산자(compass gradient operator) 등과 같은 에지 연산자를 이용하여 추출될 수 있으며, 다른 방법으로 지폐 이미지에 대하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 또는 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)에 의해 저주파 성분과 고주파 성분을 분리하여 고주파 성분을 에지 정보로서 추출할 수도 있다.The method of extracting the high frequency edge information from the bill images can be extracted by using an edge operator such as a known homogeneity operator, a difference operator, a compass gradient operator, A low frequency component and a high frequency component may be separated from each other by DCT (Discrete Cosine Transform) or wavelet transform (wavelet transform) to extract a high frequency component as edge information.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따라 지폐 이미지를 구성하는 모든 픽셀에 대하여 모폴로지 닫힘 연산을 수행한 후에, 지폐 이미지의 고주파 에지 성분을 보상한 예를 보여주는 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명은 그레이 스케일로 변환된 제1 변환 지폐 이미지로부터 고주파 에지 정보를 추출하며, 그레이 스케일로 변환된 제1 변환 지폐 이미지와 모폴로지 닫힘 연산을 수행한 제2 변환 지폐 이미지와의 픽셀별 밝기 차이값을 구하고, 밝기 차이값이 미리 설정된 이상의 값들을 갖는 픽셀들에 대해서 제1 변환 지폐 이미지로부터 추출된 고주파 에지 정보로 대치함으로써, 결과적으로 지폐 이미지의 고주파 에지 성분은 유지시키면서 각 픽셀별 모폴로지 닫힘 연산을 수행한 제3 변환 지폐 이미지를 획득하게 된다. 이와 같이, 지폐 이미지의 고주파 에지 성분은 유지시키면서 각 픽셀별 모폴로지 닫힘 영상을 수행하게 되면, 지폐 이미지의 낡음으로 인해 발생되는 노이즈는 제거되는 동시에 이미지의 경계 및 패턴의 선명도가 증가하여 화질이 개선된 지폐 이미지를 획득할 수 있게 된다.FIG. 6 is a diagram illustrating an example in which a high-frequency edge component of a bill image is compensated after a morphology close operation is performed on all pixels constituting a bill image according to an embodiment of the present invention. 6, the present invention extracts the high-frequency edge information from the first converted banknote image converted to gray scale, and outputs the second converted banknote image that has undergone the morphology close operation and the first converted banknote image converted into the gray- The high frequency edge component of the banknote image is maintained by obtaining the brightness difference value for each pixel with respect to the image and substituting the high frequency edge information extracted from the first converted banknote image for the pixels whose brightness difference value is equal to or greater than a predetermined value, The third converted banknote image obtained by performing the morphology closing operation for each pixel is obtained. In this manner, if the morphology closed image is performed for each pixel while maintaining the high-frequency edge component of the banknote image, the noise generated due to the oldness of the banknote image is removed, the sharpness of the image boundary and pattern is increased, The banknote image can be obtained.
이렇게 화질이 개선된 제3 변환 지폐 이미지를 획득하게 되면, 지폐 이미지를 구성하는 모든 픽셀에 대하여 이렇게 산출된 각각의 픽셀의 밝기값과 제1 변환 지폐 이미지 각각의 픽셀의 밝기값을 일대일 대응시켜 비교함으로써, 기준 오차 이상의 차이를 보이는 픽셀들을 카운팅한다(S370). When the image of the third converted banknote having the improved image quality is obtained, the brightness value of each pixel thus calculated for all the pixels constituting the banknote image is compared with the brightness value of each pixel of the first converted banknote image in a one-to-one correspondence Thereby counting pixels having a difference greater than or equal to the reference error (S370).
이후, 이렇게 카운팅된 픽셀들의 개수를 파악하여, 카운팅된 개수가 미리 설정된 일정 기준 개수 이상일 경우 낡은 지폐로 식별하게 되며, 해당 지폐가 낡은 지폐로 판정될 경우, 리젝트박스에 별도로 분리시켜 수납·저장한다(S380).If the number of counted pixels is greater than or equal to a preset reference number, it is identified as old paper money. If the paper money is judged to be old paper money, it is separately stored in the reject box, (S380).
상술한 바와 같이, 본 발명은 지폐가 낡을수록 지폐 이미지를 스캔한 결과로 얻어지는 이미지 픽셀들에서, 주변영역의 픽셀들과 확연한 밝기값의 차이를 갖게 되는 픽셀들이 다수 존재하게 되는 현상을 이용하여, 금융자동화기기에 투입된 지폐의 이미지를 획득하고, 획득한 지폐 이미지의 고주파 에지 성분을 유지시키면서 각 픽셀별로 모폴로지 닫힘 연산을 수행함에 따라, 지폐의 오랜 사용으로 인해 발생되는 지폐 이미지 내 노이즈를 제거하는 동시에 지폐 이미지의 선명도를 증가시켜 화질이 개선된 지폐 이미지를 생성하며, 이렇게 생성된 지폐 이미지의 각 픽셀별 밝기값과 지폐 자신의 이미지 스캔의 결과로 얻어진 각 픽셀별 밝기값을 비교하여, 개선된 각 픽셀별 밝기값과 지폐 자신의 각 픽셀별 밝기값 사이에서 미리 설정된 일정 기준 오차 이상의 차이를 보이는 픽셀 개수를 통해 금융자동화기기에 투입된 지폐 중 낡은 지폐를 식별할 수 있게 된다.As described above, according to the present invention, in the image pixels obtained as a result of scanning the banknote image as the banknote becomes worn, by using a phenomenon that a large number of pixels having a distinct brightness value difference from the pixels in the peripheral region exist, A morphology closing operation is performed for each pixel while acquiring an image of a banknote inputted to the automated teller machine and the high frequency edge component of the obtained banknote image is maintained so that the noise in the banknote image caused by the long use of the banknote is removed The brightness value of each pixel of the banknote image thus generated is compared with the brightness value of each pixel obtained as a result of scanning the banknote image of the banknote to improve the sharpness of the banknote image, A predetermined reference error between a brightness value per pixel and a brightness value per each pixel of the paper currency itself It is possible to identify the old banknotes of banknotes put into an automatic teller machine with the number of pixels showing the differences.
이와 같은 과정을 거쳐, 본 발명은 새지폐 이미지로부터 산출되는 픽셀별 밝기 기준값이 사전에 미리 저장되어 있지 않아도, 투입되는 지폐 자신의 이미지 스캔의 결과로 얻어지는 이미지 센서 픽셀들의 밝기값을 이용하여, 해당 지폐의 낡은 수준 정도를 파악할 수 있게 되며, 해당 지폐가 낡은 지폐로 판정될 경우, 리젝트박스에 별도로 분리시켜 수납·저장할 수 있게 된다. 또한, 본 발명은 젖은 지폐나 오염 또는 낙서가 되어 있는 지폐 등을 식별하는 경우에도 동일하게 적용 가능하다.In this way, even when the brightness reference value for each pixel calculated from the new banknote image is not previously stored in advance, the present invention uses the brightness value of the image sensor pixels obtained as a result of the image scanning of the banknote itself, It is possible to grasp the old level of the banknote. If the banknote is judged as an old banknote, it can be separately stored and stored in the reject box. The present invention is equally applicable to the case of identifying wet banknotes, dirty banknotes, or the like.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백하다 할 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the inventions. It will be obvious to those who have knowledge of.
Claims (12)
이미지 센서를 통해 지폐의 이미지를 획득하는 단계;
획득된 지폐의 이미지를 그레이 스케일로 변환하여 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 검출하는 단계;
상기 검출된 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 메모리에 저장하는 단계;
상기 픽셀별 밝기값이 검출된 지폐 이미지의 모든 픽셀에 대하여 모폴로지 닫힘 연산을 수행하는 단계;
상기 메모리에 저장되어 있던 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 이용하여 고주파 에지 정보를 추출하고, 상기 추출된 고주파 에지 정보를 이용하여 상기 모폴로지 닫힘 연산이 수행된 지폐 이미지의 고주파 에지 정보를 보상하는 단계;
상기 보상이 완료된 지폐 이미지의 모든 픽셀에 대하여, 상기 각 픽셀별 밝기값과 상기 메모리에 저장되어 있던 해당 픽셀별 밝기값을 비교하여, 기준오차 이상의 차이가 존재하는 픽셀들을 카운팅하는 단계; 및
상기 카운팅된 픽셀의 개수가 미리 설정된 기준 개수 이상일 경우 낡은 지폐로 판별하는 단계;
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 낡은 지폐 식별 방법.
A banknote identification method for recognizing an oldness of an inputted banknote by using an image of the banknote inserted in the automated teller machine,
Obtaining an image of banknotes through an image sensor;
Detecting the brightness value of each banknote image by converting the image of the obtained banknote to gray scale;
Storing a brightness value for each pixel of the detected banknote image in a memory;
Performing a morphology close operation on all pixels of the banknote image in which the per-pixel brightness value is detected;
Extracting the high frequency edge information using the brightness value of each pixel of the bill image stored in the memory and compensating the high frequency edge information of the bill image in which the morphology close operation is performed using the extracted high frequency edge information;
Comparing the brightness value of each pixel with the brightness value of each pixel stored in the memory with respect to all pixels of the compensated banknote image and counting pixels having a difference greater than or equal to a reference error; And
Discriminating an old banknote if the counted number of pixels is equal to or greater than a preset reference number;
Wherein the banknote discriminating means comprises:
상기 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 검출하는 단계에서는,
투입된 지폐 이미지에서 색상 신호를 제거한 휘도 신호만을 추출하는 것을 특징으로 하는 낡은 지폐 식별 방법.
The method according to claim 1,
In the step of detecting the brightness value of each pixel of the bill image,
Wherein only the luminance signal from which the color signal is removed is extracted from the inputted banknote image.
상기 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 검출하는 단계에서는,
투입된 지폐의 이미지에서 녹색(Green) 데이터의 휘도 값만을 추출하는 것을 특징으로 하는 낡은 지폐 식별 방법.
The method according to claim 1,
In the step of detecting the brightness value of each pixel of the bill image,
Wherein only the luminance value of green data is extracted from the image of the inserted banknote.
상기 픽셀별 밝기값이 검출된 지폐 이미지의 모든 픽셀에 대하여 모폴로지 닫힘 연산을 수행하는 단계에서는,
각 픽셀을 기준으로 미리 설정된 일정크기의 영역을 대상으로 하여 해당 픽셀의 모폴로지 닫힘 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 낡은 지폐 식별 방법.
The method according to claim 1,
In the step of performing the morphology close operation on all the pixels of the banknote image in which the per-pixel brightness value is detected,
Wherein a morphology closing operation of the pixel is performed on an area of a predetermined size based on each pixel.
상기 각 픽셀을 기준으로 미리 설정된 일정크기의 영역을 대상으로 하여 해당 픽셀의 모폴로지 닫힘 연산을 수행하는 단계에서는,
해당 픽셀을 중심으로 하여 5×5 어레이 형태인 총 25개의 픽셀을 하나의 영역으로 설정하여, 해당 픽셀의 모폴로지 닫힘 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 낡은 지폐 식별 방법.
5. The method of claim 4,
In the step of performing a morphology close operation on a pixel of a predetermined size based on each pixel,
Wherein a total of 25 pixels in the form of a 5x5 array are set as one area around the pixel, and a morphology close operation of the pixel is performed.
상기 각 픽셀을 기준으로 미리 설정된 일정크기의 영역을 대상으로 하여 해당 픽셀의 모폴로지 닫힘 연산을 수행하는 단계에서는,
해당 픽셀이 포함된 대상영역 내의 픽셀들 중 제일 밝은 밝기값을 가지는 픽셀의 밝기값을 해당 픽셀의 밝기값으로 대체하는 확장연산과,
해당 픽셀이 포함된 대상영역 내의 픽셀들 중 제일 어두운 밝기값을 가지는 픽셀의 밝기값을 해당 픽셀의 밝기값으로 대체하는 수축연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 낡은 지폐 식별 방법.
5. The method of claim 4,
In the step of performing a morphology close operation on a pixel of a predetermined size based on each pixel,
An expansion operation for replacing the brightness value of the pixel having the brightest brightness value among the pixels in the target area including the pixel with the brightness value of the pixel,
Wherein the shrinking operation is performed to replace the brightness value of the pixel having the darkest brightness value among the pixels in the target area including the pixel with the brightness value of the corresponding pixel.
상기 추출된 고주파 에지 정보를 이용하여 상기 모폴로지 닫힘 연산이 수행된 지폐 이미지의 고주파 에지 정보를 보상하는 단계에서는,
상기 메모리에 저장되어 있던 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값과 상기 모폴로지 닫힘 연산이 수행된 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 비교하여, 미리 설정된 일정 기준 오차 이상의 차이를 보이는 픽셀에 대해서, 상기 모폴로지 닫힘 연산이 수행된 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 상기 추출된 고주파 에지 정보값으로 대치하는 것을 특징으로 하는 낡은 지폐 식별 방법.
The method according to claim 1,
In the step of compensating the high-frequency edge information of the banknote image for which the morphology close operation is performed using the extracted high-frequency edge information,
For each pixel of the banknote image stored in the memory by comparing the brightness value of each pixel of the banknote image with the brightness value of each pixel of the banknote image for which the moral closure operation has been performed, And replacing the per-pixel brightness value of the performed banknote image with the extracted high-frequency edge information value.
이미지 센서를 통해 획득된 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 메모리에 저장한 뒤, 상기 픽셀별 밝기값이 검출된 지폐 이미지의 모든 픽셀에 대하여 모폴로지 닫힘 연산을 수행하고, 상기 모폴로지 닫힘 연산이 완료된 지폐 이미지의 모든 픽셀에 대하여, 상기 각 픽셀별 밝기값과 상기 메모리에 저장되어 있던 해당 픽셀별 밝기값을 비교하여, 기준오차 이상의 차이가 존재하는 픽셀들을 카운팅함으로써 낡은 지폐를 식별하는 것을 특징으로 하는 낡은 지폐 식별 방법.
A banknote identification method for recognizing an oldness of an inputted banknote by using an image of the banknote inserted in the automated teller machine,
A memory for storing a brightness value of each of pixels of the banknote image obtained through the image sensor in a memory, performing a morphology close operation for all pixels of the banknote image for which the brightness value of each pixel is detected, For each of the pixels in the memory, the brightness value of each pixel is compared with the brightness value of each pixel stored in the memory, and the old bills are discriminated by counting pixels having a difference greater than the reference error. Identification method.
상기 모폴로지 닫힘 연산은,
각 픽셀을 기준으로 미리 설정된 일정크기의 영역을 대상으로 하여 해당 픽셀의 모폴로지 닫힘 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 낡은 지폐 식별 방법.
9. The method of claim 8,
The morphology closure operation may comprise:
Wherein a morphology closing operation of the pixel is performed on an area of a predetermined size based on each pixel.
상기 각 픽셀을 기준으로 미리 설정된 일정크기의 영역은,
해당 픽셀을 중심으로 하여 5×5 어레이 형태인 총 25개의 픽셀을 하나의 영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 낡은 지폐 식별 방법.
10. The method of claim 9,
Wherein the predetermined area having a predetermined size based on each pixel includes:
And a total of 25 pixels in the form of a 5x5 array around the pixel are set as one area.
상기 픽셀별 밝기값이 검출된 지폐 이미지의 모든 픽셀에 대하여 모폴로지 닫힘 연산이 수행된 후에,
상기 메모리에 저장되어 있던 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 이용하여 고주파 에지 정보를 추출하고, 상기 추출된 고주파 에지 정보를 이용하여 상기 모폴로지 닫힘 연산이 수행된 지폐 이미지의 고주파 에지 정보를 보상하는 것을 특징으로 하는 낡은 지폐 식별 방법.
9. The method of claim 8,
After a morphology close operation is performed on all the pixels of the bill image in which the per-pixel brightness value is detected,
The high frequency edge information is extracted using the brightness value of each pixel of the bill image stored in the memory and the high frequency edge information of the bill image in which the morphology close calculation is performed is compensated using the extracted high frequency edge information The old bill identification method.
상기 모폴로지 닫힘 연산이 수행된 지폐 이미지의 고주파 에지 정보를 보상함에 있어서는,
상기 메모리에 저장되어 있던 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값과 상기 모폴로지 닫힘 연산이 수행된 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 비교하여, 미리 설정된 일정 기준 오차 이상의 차이를 보이는 픽셀에 대해서, 상기 모폴로지 닫힘 연산이 수행된 지폐 이미지의 픽셀별 밝기값을 상기 추출된 고주파 에지 정보값으로 대치하는 것을 특징으로 하는 낡은 지폐 식별 방법.12. The method of claim 11,
In compensating the high-frequency edge information of the banknote image for which the morphology close operation is performed,
For each pixel of the banknote image stored in the memory by comparing the brightness value of each pixel of the banknote image with the brightness value of each pixel of the banknote image for which the moral closure operation has been performed, And replacing the per-pixel brightness value of the performed banknote image with the extracted high-frequency edge information value.
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|---|---|---|---|
| KR1020160111817A KR101781009B1 (en) | 2016-08-31 | 2016-08-31 | Soiled banknote discrimination method |
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