一種基于紋理特征識別具有字跡污損人民幣的方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及的一種基于紋理特征提取識別具有字跡污損人民幣的方法，其特征在于：采用局部二值模式(簡稱“LBP”)對人民幣圖像進(jìn)行LBP編碼，濾除大部分人民幣圖像背景；采用矩形窗口滑動生長，確定文字域大??；文字區(qū)域過大，則判定為字跡污損幣。
【專利說明】一種基于紋理特征識別具有字跡污損人民幣的方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及紙幣鑒別技術(shù)，具體地說是一種基于紋理特征識別具有字跡污損人民幣的方法。

【背景技術(shù)】
[0002]近年來，國內(nèi)字跡污損幣大量流通；這些字跡不僅包括手寫字體，還包括各種廣告宣傳，甚至反動人員的反動宣傳，這些字跡污損幣不斷流入市場，從剛開始多集中于I元紙幣上，逐漸發(fā)展到20元，且有不斷增加的趨勢。有些字跡污損幣對社會的危害較大，例如，反動宣傳幣不但具有反政治目的、破壞社會穩(wěn)定，而且破壞了人民幣的社會信譽(yù)和金融秩序。雖然國家和銀行制定了一系列政策，如銀行柜臺人員對收到的反動宣傳幣進(jìn)行回收，群眾在消費(fèi)過程中可拒收，但一方面由于銀行的點(diǎn)驗(yàn)鈔機(jī)和清分機(jī)沒有識別字跡污損人民幣的功能，且人工清分效率過低，使得字跡污損幣回收難度很大；另一方面由于印有反動字樣的人民幣是真幣，群眾對于拒收反動宣傳幣的意識低，使得國家無法及時阻止反動宣傳幣在市場上流通。由于字跡污損幣識別的主要技術(shù)難點(diǎn)在于:識別速度要求高、字跡字樣位置不固定、字樣內(nèi)容、字體不固定。在準(zhǔn)確識別字跡污損幣的同時還要保證算法對紙幣折舊的魯棒性，以便電子清幣機(jī)對紙幣實(shí)施正常的辨認(rèn)。
[0003]鑒于目前還沒有清分機(jī)和點(diǎn)驗(yàn)鈔機(jī)能夠有效識別字跡污損幣，為了維護(hù)人民幣信譽(yù)、維護(hù)國家金融穩(wěn)定，有必要提出一種應(yīng)用于點(diǎn)鈔機(jī)和清分機(jī)針對此類污損人民幣的識別方法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于:提供一種計算量??；對印刷文字污損和無印刷文字污損紙幣區(qū)分度高；可移植性很好的識別具有字跡污損人民幣特別是具有印刷字跡污損人民幣的識別方法。
[0005]上述發(fā)明目的通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn):
[0006]這種基于紋理特征提取識別具有字跡污損人民幣的方法，其特征在于:首先將人民幣進(jìn)行預(yù)處理；隨后采用“LBP”對人民幣圖像進(jìn)行LBP編碼，濾除大部分人民幣圖像背景；而后采用矩形窗口滑動生長，確定文字區(qū)域大??；文字區(qū)域過大則判定為字跡污損幣；具體步驟為:
[0007]步驟一:
[0008](A)將待識別的人民幣送入多光譜點(diǎn)驗(yàn)鈔機(jī)；
[0009](B)將步驟(A)所述的紙幣通過多光譜點(diǎn)鈔機(jī)的高速圖像掃描裝置獲取紙幣的正面、反面兩幅圖像；圖像在嵌入式系統(tǒng)中是以8位二進(jìn)制即256個灰度等級以矩陣的形式進(jìn)行表示的，為了能夠?qū)煞鶊D像進(jìn)行同時處理，將正反兩面圖像合成一幅圖像，即:
[0010]

【權(quán)利要求】
1.一種基于紋理特征提取識別具有字跡污損人民幣的方法，其特征在于:首先將有字跡污損人民幣進(jìn)行預(yù)處理；隨后采用“LBP”對人民幣圖像進(jìn)行LBP編碼，濾除大部分人民幣圖像背景；采用矩形窗口滑動生長，確定文字區(qū)域大??；文字區(qū)域過大，則判定為字跡污損幣；具體步驟為: 步驟一: (A)將待識別的人民幣送入多光譜點(diǎn)驗(yàn)鈔機(jī)； (B)將步驟(A)所述的紙幣通過多光譜點(diǎn)鈔機(jī)的高速圖像掃描裝置獲取紙幣的正面、反面兩幅圖像，將圖像在嵌入式系統(tǒng)中以8位二進(jìn)制即的256個灰度等級以矩陣的形式進(jìn)行表示，為能夠?qū)煞鶊D像進(jìn)行同時處理，將正反兩面圖像合成一幅圖像，即:
其中:A、B分別示紙幣正反兩幅圖； MpN1分別代表正反兩幅圖像矩陣的行數(shù)和列數(shù)； M、N分別代表合并后圖像矩陣的行數(shù)和列數(shù)； (C)將(B)獲得的圖像進(jìn)行LBP編碼，為了適應(yīng)字符的紋理特性和字符的一些筆劃特征，采用的LBP算子為一個3 X 3的矩陣元，將其應(yīng)用于人民幣圖像上的字符提??；所述LBP編碼的計算方式如下:
(xc, y。)表示LBP算子矩陣元中心點(diǎn)坐標(biāo)； 像素灰度值為g。； i為中心點(diǎn)周圍的8鄰域像素； 像素值為gi ； N為周圍像素個數(shù)； K = 8，K代表中心像素周圍8個鄰近像素點(diǎn)的序號； 這個序號的排列的次序?yàn)?以中心點(diǎn)為基點(diǎn)向八個鄰近像素點(diǎn)畫向量，角度與水平中心軸的夾角進(jìn)行從小到大排列如下所示: .8 7 6 . 1(xc.Yc) 5 .23 4ε所代表的是二值化的閾值，它不是一個固定的值，而是一個自適應(yīng)的閾值； 步驟二:根據(jù)印刷字符的密度和經(jīng)驗(yàn)提取非人民幣印刷文字所在的區(qū)域，經(jīng)過步驟I得到LBP編碼后的圖像，LBP編碼后的圖像在有字符區(qū)域，像素的灰度值比較高，非文字區(qū)域像素的灰度值比較低，但仍然存在少量的背景噪聲，采用一個矩形滑動窗口將這些非文字區(qū)域背景噪聲去除掉；根據(jù)印刷字體具有水平排版和垂直排版的性，采用矩形窗口向右生長和向下生長的方法定位出文字所在的區(qū)域；印刷在紙幣上在的文字大小為最小值為12X12，因此這里采用的矩形窗口大小為12X12即初始值H = 12, W = 12 ； 具體處理步驟如下: (A)尋找文字所在的區(qū)域的開始位置
這里L(fēng)BP(Xi，Yi)指窗口所覆蓋區(qū)域像素的LBP編碼值； (B)判斷該窗口覆蓋區(qū)域是否為文字區(qū)域 根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)averageGrayValue>134則表示該區(qū)域?yàn)槲淖謪^(qū)域； (C)如果找到了文字區(qū)域，為了確定文字區(qū)域的大小，需要對窗口放大；令H= H+1，W=W+1，重復(fù)步驟(1)，(2)，直到不滿足步驟(2)中的條件為止，表示找到一個文字區(qū)域，并令H，W恢復(fù)初始值，保存文字區(qū)域大小Zone = Zone+ (H-1) * (ff-1)，這里Zone的初始值為O ； (D)將窗口移至未遍歷區(qū)域，重復(fù)步驟(A)、(B)、(C)直至滑動窗口遍歷整幅人民幣圖像； (E)因?yàn)槿嗣駧疟旧碛∷⒂小爸袊嗣胥y行”，“冠字號”等字樣，進(jìn)行判斷此幣是否印刷有其它文字，且為了保證穩(wěn)定性，本發(fā)明對具有字跡污損的人民幣判斷如下: Zone ( 500則為正常紙幣，否則為字跡幣。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于紋理特征提取識別具有字跡污損人民幣的方法，其特征在于:所述閾值ε的確定方法為:對整幅人民幣圖像的每個像素值進(jìn)行求值，再獲取平均值:
利用求得的灰度平均值去掉部分背景，計算人民幣灰度圖像的每個像素值與平均像素值的差值的絕對值之和，并求其平均值:
利用局部特征去除背景，用3X3大小的滑動窗口，遍歷圖像，求取中心像素灰度值與周邊像素灰度值之差，在每一個窗口圖像內(nèi)求取平均值:
根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，擬合計算自適應(yīng)閾值為:
【文檔編號】G07D7/20GK104200561SQ201410266972
【公開日】2014年12月10日 申請日期:2014年6月16日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月16日
【發(fā)明者】付祥旭, 尤新革, 張朋, 朱建南, 孫其新 申請人:華中科技大學(xué)