本發(fā)明涉及一種紙幣鑒偽技術(shù)，尤其是一種通過紙幣特有的雙冠字號進行自我校驗的紙幣鑒偽方法以及實現(xiàn)該方法的系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

貨幣作為價值符號和價值交換媒介，在商品經(jīng)濟中充當著不可替代的重要角色，貨幣發(fā)揮著調(diào)控、促進和穩(wěn)定國民經(jīng)濟的作用。

近年來，中國經(jīng)濟持續(xù)高速健康發(fā)展，社會財富得到快速的積累，制販假幣的現(xiàn)象也隨之迅速蔓延。假幣的流通影響了市場規(guī)律，擾亂社會、經(jīng)濟秩序，損害一個國家貨幣的信譽和社會公眾的利益。因此，世界各國無不將假幣列為收繳和打擊的對象，反假貨幣已成為一個世界性的話題。

假鈔的種類分為兩種：偽造幣、變造幣。對于偽造幣由于其材質(zhì)、油墨以及印刷制作工藝與真幣的特性具有較大的差別，因此目前的金融機具基本可以有效識別，而變造幣則是采用將票券正面或背面揭開、剪割拼湊、涂改面額等非法手段所變造的紙幣，市面上常見的“變造幣”主要有拼湊幣，將一張真幣一分為二，同時通過粘補將一半真的和一半假的拼湊在一起；將小面額真幣進行裁剪，將真幣上的變色熒光數(shù)字挖剪，再粘補在大面額假幣同一位置上，以便在金融機具上蒙混過關(guān)，因此金融機具如何有效對變造幣的鑒偽是金融機具行業(yè)需要解決的一大技術(shù)難題。

目前，很多國家的紙幣具有雙冠字號，以人民幣為例，人民幣2015版的100元以及1999版的100元和50元具有雙冠字號，即橫向冠字號和縱向冠字號，兩個冠字號區(qū)域的冠字號一致。通過鑒偽技術(shù)對比左右冠字號是否一致，可以較好地檢測出變造幣。

而現(xiàn)有冠字號提取技術(shù)通過獲取紙幣冠字號圖像，進行特征提取，獲得紙幣冠字號，如果用常規(guī)的方式進行雙冠字號鑒偽，需要分別進行兩次冠字號的OCR(Optical Character Recognition)提取再進行字符是否相同的比對，因此現(xiàn)有技術(shù)存在效率低運算量大、冠字號統(tǒng)一串改后無法識別的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明為了解決現(xiàn)有技術(shù)運算量大而導致的處理速度慢的技術(shù)問題，提供一種通過提取和比對橫向冠字號和縱向冠字號的字符圖像特征，確認橫縱冠字號是否一致，從而確認是否為變造幣，該方法不需要字符的OCR提取對比可以有效解決橫縱冠字號統(tǒng)一串改而無法識別的問題，同時在保證準鑒偽確性的前提下使算法處理效率大大提高。

這種基于雙冠字號的紙幣鑒偽方法，具體包括如下處理步驟：

步驟1：采集紙幣圖像信息，分別提取第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域；

步驟2：分別對第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域進行大小歸一化，并進行二值化處理形成第一冠字號二值化圖像和第二冠字號二值化圖像；

步驟3：分別對第一冠字號二值化圖像和第二冠字號二值化圖像進行相同的至少2n等分分區(qū)，n為自然數(shù)，并計算每個分割區(qū)域的黑點所占比例，依次將第一冠字號和第二冠字號每個對應區(qū)域的黑點比例進行絕對差值統(tǒng)計，并將所有差值進行求和，其求和值記為特征T1；

步驟4：分別對第一冠字號圖像和第二冠字號圖像進行X方向和Y方向的黑點投影，然后分別計算X方向和Y方向的投影能量，將第一冠字號X方向的投影能量與第二冠字號對應Y方向的投影能量進行絕對差值，記為特征T2；將第一冠字號Y方向的投影能量與第二冠字號對應X方向的投影能量進行絕對差值，記為特征T3；

步驟5：對特征T1、特征T2和特征T3進行耦合度統(tǒng)計，根據(jù)耦合度值判斷冠字號A與冠字號B是否一致，以獲得對應紙幣是否為變造幣的鑒偽結(jié)果。

優(yōu)選的，上述步驟1：采集紙幣圖像信息，分別提取第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域，具體為：

步驟1.1：采集紙幣圖像信息，分別提取第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域；

步驟1.2：分別對第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域進行字符區(qū)域提取，分別標記為HorizontalChar(i)(i＝1...N)和VerticalChar(i)(i＝1...N)，其中N表示冠字號包含字符的個數(shù)。

進一步的，上述步驟2：分別對第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域進行大小歸一化，并進行二值化處理形成第一冠字號二值化圖像和第二冠字號二值化圖像，具體為：

步驟2.1：分別對所述字符區(qū)域HorizontalChar(i)(i＝1...N)和VerticalChar(i)(i＝1...N)進行大小歸一化，形成字符歸一化圖像H2Char(i)(i＝1...N)和V2Char(i)(i＝1...N)，其中N表示冠字號包含字符的個數(shù)。

步驟2.2：分別對字符歸一化圖像H2Char(i)(i＝1...N)和V2Char(i)(i＝1...N)進行二值化處理形成字符二值化圖像H3Char(i)(i＝1...N)和V3Char(i)(i＝1...N)；

進一步的，上述步驟3：分別對第一冠字號二值化圖像和第二冠字號二值化圖像進行相同的至少2n等分分區(qū)，n為自然數(shù)，并計算每個分割區(qū)域的黑點所占比例，依次將第一冠字號和第二冠字號每個對應區(qū)域的黑點比例進行絕對差值統(tǒng)計，并將所有差值進行求和，其求和值記為特征T1，具體為：

步驟3.1：分別對字符二值化圖像H3Char(i)(i＝1...N)和V3Char(i)(i＝1...N)分別進行相同的至少2n等分分塊，標記為H3CharPart(i,j)(j＝1...2n)和V3CharPart(i,j)(j＝1...2n)，其中j表示分割后的塊數(shù)，n為自然數(shù)；

步驟3.2：分別統(tǒng)計H3CharPart(i,j)(j＝1...2n)和V3CharPart(i,j)(j＝1...2n)分塊中黑點所占比例值，分別標記為H3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)和V3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)，其中j表示分割后的塊數(shù)，n為自然數(shù)；

步驟3.3：對比例值H3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)和V3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)進行耦合度對比，具體為：

該絕對值差值和CharBlackRatioSameLevel(i)形成特征T1。

進一步的，上述步驟4：分別對第一冠字號圖像和第二冠字號圖像進行X方向和Y方向的黑點投影，然后分別計算X方向和Y方向的投影能量，將第一冠字號X方向的投影能量與第二冠字號對應Y方向的投影能量進行絕對差值，記為特征T2；將第一冠字號Y方向的投影能量與第二冠字號對應X方向的投影能量進行絕對差值，記為特征T3，具體為：

步驟4.1：對所述分塊H3CharPart(i,j)(j＝1...2n)和V3CharPart(i,j)(j＝1...2n)分別進行X方向和Y方向黑點投影，第一冠字號X方向和Y方向投影分別形成投影標記為H3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和H3CharShadowY(i)(i＝1...2n)，第二冠字號X方向和Y方向投影分別標記為V3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和V3CharShadowY(i)(i＝1...2n)；

步驟4.2：根據(jù)ShadowPower＝∑k*f(k)，其中k表示信號點位置，f(k)表示信號點幅值，獲得第一冠字號X方向投影H3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和Y方向投影H3CharShadowY(i)(i＝1...2n)的投影能量H3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)，H3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)；第二冠字號X方向投影V3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和Y方向投影V3CharShadowY(i)(i＝1...2n)的投影能量分別標記為V3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)，V3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)；

步驟4.3：將第一冠字號X方向的投影能量H3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)與第二冠字號對應Y方向的投影能量V3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)進行絕對差值，記為特征T2；將第一冠字號Y方向的投影能量H3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)與第二冠字號對應X方向的投影能量V3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)進行絕對差值，記為特征T3。

進一步的，上述步驟5：對特征T1、特征T2和特征T3進行耦合度統(tǒng)計，根據(jù)耦合度值判斷冠字號A與冠字號B是否一致，以獲得對應紙幣是否為變造幣的鑒偽結(jié)果，具體為：

步驟5.1：根據(jù)下式進行耦合度統(tǒng)計：

FinalSameLevel(i)＝coef1*T1+coef1*T2+coef1*T3

其中，coef1+coef2+coef3＝1；

步驟5.2，根據(jù)如下條件判斷上述耦合度值，

其中，T是統(tǒng)計閾值；

當FinalJudge(i)為1表示第一冠字號與第二冠字號不同，為0表示兩個冠字號相同；

步驟5.3，最后給出紙幣是否為變造幣的鑒偽結(jié)果。

本發(fā)明的另一目的是提供一種基于雙冠字號的紙幣鑒偽系統(tǒng)，其具體包括：

一圖像采集單元，用于采集紙幣圖像信息，分別提取第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域；

一圖像處理單元，用于對第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域進行大小歸一化，并進行二值化處理形成第一冠字號二值化圖像和第二冠字號二值化圖像；

一圖像分塊及黑點統(tǒng)計單元，用于對第一冠字號二值化圖像和第二冠字號二值化圖像進行相同的至少2n等分分區(qū)，n為自然數(shù)，并計算每個分割區(qū)域的黑點所占比例，依次將第一冠字號和第二冠字號每個對應區(qū)域的黑點比例進行絕對差值統(tǒng)計，并將所有差值進行求和，其求和值記為特征T1；

一圖像黑點投影及能量差值計算單元，用于對第一冠字號圖像和第二冠字號圖像進行X方向和Y方向的黑點投影，然后分別計算X方向和Y方向的投影能量，將第一冠字號X方向的投影能量與第二冠字號對應Y方向的投影能量進行絕對差值，記為特征T2；將第一冠字號Y方向的投影能量與第二冠字號對應X方向的投影能量進行絕對差值，記為特征T3；

一特征耦合度判斷單元，用于對特征T1、特征T2和特征T3進行耦合度統(tǒng)計，根據(jù)耦合度值判斷冠字號A與冠字號B是否一致，以獲得對應紙幣是否為變造幣的鑒偽結(jié)果。

優(yōu)選的，所述圖像采集單元還包括一字符區(qū)域提取單元，用于對第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域進行字符區(qū)域提取。

該技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比具有如下有益效果：

通過對第一冠字號二值化圖像和第二冠字號二值化圖像分別統(tǒng)計黑點占比，并進行橫向和縱向黑點占比相似度比較，形成第一判斷維度；然后第一冠字號二值化圖像和第二冠字號二值化圖像分別進行X方向和Y方向投影，并統(tǒng)計投影能量；最后，結(jié)合黑點占比相似度和投影能量相似度，形成第二判斷維度和第三判斷維度，最后根據(jù)第一判斷維度、第二判斷維度和第三判斷維度進行最終耦合度判斷，從而判斷第一冠字號和第二冠字號是否一致。該方法準確度較高，算法實施簡單，計算量較少，比較適合嵌入式金融機具，并且可以有效提升金融機具鑒偽性能。

附圖說明

圖1是本發(fā)明提供的一種基于雙冠字號特征的紙幣鑒偽系統(tǒng)的組成示意圖；

圖2是圖1所示紙幣鑒偽系統(tǒng)的優(yōu)化功能單元組成示意圖；

圖3是本發(fā)明提供的一種基于雙冠字號特征的紙幣鑒偽方法的處理流程圖。

具體實施例

下面所描述的實施例僅僅是本發(fā)明所提供的基于雙冠字號的紙幣鑒偽方法和系統(tǒng)的一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

參閱圖1，本發(fā)明提供的一種基于雙冠字號特征的紙幣鑒偽系統(tǒng)，其具體包括：一圖像采集單元1，用于采集紙幣圖像信息，分別提取第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域；

一圖像處理單元2，用于對第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域進行大小歸一化，并進行二值化處理形成第一冠字號二值化圖像和第二冠字號二值化圖像；

一圖像分塊及黑點統(tǒng)計單元3，用于對第一冠字號二值化圖像和第二冠字號二值化圖像進行相同的至少2n等分分區(qū)，n為自然數(shù)，在保證精度和效率的前提下，一般n＝2即可以滿足要求，當然n取值越大，鑒偽的準確性就越高，但是運算量增加，降低了處理效率，并計算每個分割區(qū)域的黑點所占比例，依次將第一冠字號和第二冠字號每個對應區(qū)域的黑點比例進行絕對差值統(tǒng)計，并將所有差值進行求和，其求和值記為特征T1；

一圖像黑點投影及能量差值計算單元4，用于對第一冠字號二值化圖像和第二冠字號二值化圖像進行X方向和Y方向的黑點投影，然后分別計算X方向和Y方向的投影能量，將第一冠字號X方向的投影能量與第二冠字號對應Y方向的投影能量進行絕對差值，記為特征T2；將第一冠字號Y方向的投影能量與第二冠字號對應X方向的投影能量進行絕對差值，記為特征T3；

一特征耦合度判斷單元5，用于對特征T1、特征T2和特征T3進行耦合度統(tǒng)計，根據(jù)耦合度值判斷冠字號A與冠字號B是否一致，以獲得對應紙幣是否為變造幣的鑒偽結(jié)果。

參閱圖2所示，優(yōu)選的，所述圖像采集單元還包括一字符區(qū)域提取單元11，用于對第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域進行字符區(qū)域提取。相應的，所述圖像處理單元2，用于對第一冠字號區(qū)域的字符區(qū)域和第二冠字號區(qū)域的字符區(qū)域進行大小歸一化，并進行二值化處理形成第一冠字號的字符區(qū)域二值化圖像和第二冠字號的字符區(qū)域二值化圖像；

所述圖像分塊及黑點統(tǒng)計單元3，用于對第一冠字號的字符區(qū)域二值化圖像和第二冠字號的字符區(qū)域二值化圖像進行相同的至少2n等分分區(qū)，n為自然數(shù)，在保證精度和效率的前提下，一般n＝2即可以滿足要求，當然n取值越大，鑒偽的準確性就越高，但是運算量增加，降低了處理效率，并計算每個分割區(qū)域的黑點所占比例，依次將第一冠字號的字符區(qū)域和第二冠字號的字符區(qū)域每個對應區(qū)域的黑點比例進行絕對差值統(tǒng)計，并將所有差值進行求和，其求和值記為特征T1；

所述圖像黑點投影及能量差值計算單元4，用于對第一冠字號的字符區(qū)域二值化圖像和第二冠字號的字符區(qū)域二值化圖像進行X方向和Y方向的黑點投影，然后分別計算X方向和Y方向的投影能量，將第一冠字號的字符區(qū)域X方向的投影能量與第二冠字號的字符區(qū)域?qū)猋方向的投影能量進行絕對差值，記為特征T2；將第一冠字號的字符區(qū)域Y方向的投影能量與第二冠字號的字符區(qū)域?qū)猉方向的投影能量進行絕對差值，記為特征T3；

所述特征耦合度判斷單元5，用于對特征T1、特征T2和特征T3進行耦合度統(tǒng)計，根據(jù)耦合度值判斷冠字號A與冠字號B是否一致，以獲得對應紙幣是否為變造幣的鑒偽結(jié)果。

上述系統(tǒng)通過提取紙幣上橫向冠字號和縱向冠字號的特征，然后對比橫向特征和縱向特征，從而確認橫向冠字號和縱向冠字號是否一致，從而達到檢測變造幣的效果。該方法準確性較高，方法便捷，能有效提高金融機具鑒偽性能。

參閱圖3所示，本發(fā)明實施提供的一種基于雙冠字號特征的紙幣鑒偽方法，具體包括如下處理步驟：

S1：采集紙幣圖像信息，分別提取第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域；以人民幣為例：分別提取出紙幣上橫向冠字號區(qū)域和縱向冠字號區(qū)域，分別記為冠字號A和冠字號B；

S2：分別對第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域進行大小歸一化，并進行二值化處理形成第一冠字號二值化圖像和第二冠字號二值化圖像；以人民幣為例：將冠字號A和冠字號B的N個字符分別切割提取出來，這里的N等于10，并將冠字號A的字符與冠字號B的對應字符進行大小歸一化，然后進行二值化；

S3：分別對第一冠字號二值化圖像和第二冠字號二值化圖像進行相同的至少2n等分分區(qū)，n為自然數(shù)，在保證精度和效率的前提下，一般n＝2即可以滿足要求，當然n取值越大，鑒偽的準確性就越高，但是運算量增加，降低了處理效率，并計算每個分割區(qū)域的黑點所占比例，依次將第一冠字號和第二冠字號每個對應區(qū)域的黑點比例進行絕對差值統(tǒng)計，并將所有差值進行求和，其求和值記為特征T1；以人民幣為例：將冠字號A的每個字符圖像等分成4個區(qū)域，并計算出每個分割區(qū)域的黑點占整個字符的比例，將冠字號B按照同樣方法統(tǒng)計黑點占比；然后依次將冠字號A和冠字號B各對應字符4個區(qū)域的黑點比例進行絕對差值統(tǒng)計，并將4個差值求和，求和值記為特征T1；

S4：分別對第一冠字號二值化圖像和第二冠字號二值化圖像進行X方向和Y方向的黑點投影，然后分別計算X方向和Y方向的投影能量，將第一冠字號X方向的投影能量與第二冠字號對應Y方向的投影能量進行絕對差值，記為特征T2；將第一冠字號Y方向的投影能量與第二冠字號對應X方向的投影能量進行絕對差值，記為特征T3；以人民幣為例：將冠字號A的每個字符進行X方向和Y方向的黑點投影，然后分別計算X方向和Y方向的投影能量，冠字號B按同樣方法計算出X方向和Y方向的投影能量；將冠字號A每個字符X方向的投影能量與冠字號B對應字符Y方向的投影能量進行絕對差值，記為特征T2；將冠字號A每個字符Y方向的投影能量與冠字號B對應字符X方向的投影能量進行絕對差值，記為特征T3；

S5：對特征T1、特征T2和特征T3進行耦合度統(tǒng)計，根據(jù)耦合度值判斷冠字號A與冠字號B是否一致，以獲得對應紙幣是否為變造幣的鑒偽結(jié)果，以人民幣為例：對特征1、特征2和特征3進行耦合度判斷，判斷冠字號A和冠字號B的各對應字符是否相同，從而判斷冠字號A與冠字號B是否一致。

對于上述方法的處理步驟運算特征T1、特征T2和特征T3可以逐一進行也可以多個并行處理，由于文字描述的局限性，只能順序表達，但是在技術(shù)實現(xiàn)上計算機根據(jù)運算性能可以選擇逐一進行也可以多個并行處理。

優(yōu)選的所述該基于雙冠字號特征的紙幣鑒偽方法，還可以通過如下步驟實現(xiàn)：

S1.1：采集紙幣圖像信息，分別提取第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域；

S1.2：分別對第一冠字號區(qū)域和第二冠字號區(qū)域進行字符區(qū)域提取，分別標記為HorizontalChar(i)(i＝1...N)和VerticalChar(i)(i＝1...N)，其中N表示冠字號包含字符的個數(shù)；以人民幣為例：N為10。

S2.1：分別對所述字符區(qū)域HorizontalChar(i)(i＝1...N)和VerticalChar(i)(i＝1...N)進行大小歸一化，形成字符歸一化圖像H2Char(i)(i＝1...N)和V2Char(i)(i＝1...N)，其中N表示冠字號包含字符的個數(shù)。

S2.2：分別對字符歸一化圖像H2Char(i)(i＝1...N)和V2Char(i)(i＝1...N)進行二值化處理形成字符二值化圖像H3Char(i)(i＝1...N)和V3Char(i)(i＝1...N)；

S3.1：分別對字符二值化圖像H3Char(i)(i＝1...N)和V3Char(i)(i＝1...N)分別進行相同的至少2n等分分塊，n為自然數(shù)，本實施例中n＝2即可用滿足精度與效率的要求，即每個字符二值化圖像進行4等分分塊，假定H3Char(i)和V3Char(i)的圖像尺寸為R*S，其中i表示第i個字符，R和S分別表示字符高度和字符寬度，將H3Char(i)和V3Char(i)分別等份分割成R/2*S/2的4個小塊，標記為H3CharPart(i,j)(j＝1...2n)和V3CharPart(i,j)(j＝1...2n)，其中j表示分割后的塊數(shù)，n＝2；

S3.2：分別統(tǒng)計H3CharPart(i,j)(j＝1...2n)和V3CharPart(i,j)(j＝1...2n)分塊中黑點所占比例值，分別標記為H3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)和V3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)，其中j表示分割后的塊數(shù)，n為自然數(shù)；

S3.3：對比例值H3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)和V3CharBlackPointRatio(i,j)(j＝1...2n)進行耦合度對比，具體為：

該絕對值差值和CharBlackRatioSameLevel(i)形成特征T1。

S4.1：對所述每個字符分塊H3CharPart(i,j)(j＝1...2n)和V3CharPart(i,j)(j＝1...2n)分別進行X方向和Y方向黑點投影，第一冠字號X方向和Y方向投影分別形成投影標記為H3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和H3CharShadowY(i)(i＝1...2n)，第二冠字號X方向和Y方向投影分別標記為V3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和V3CharShadowY(i)(i＝1...2n)；

S4.2：根據(jù)ShadowPower＝∑k*f(k)，其中k表示信號點位置，f(k)表示信號點幅值，獲得第一冠字號X方向投影H3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和Y方向投影H3CharShadowY(i)(i＝1...2n)的投影能量H3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)，H3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)；第二冠字號X方向投影V3CharShadowX(i)(i＝1...2n)和Y方向投影V3CharShadowY(i)(i＝1...2n)的投影能量分別標記為V3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)，V3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)；

S4.3：將第一冠字號X方向的投影能量H3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)與第二冠字號對應Y方向的投影能量V3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)進行絕對差值，記為特征T2；將第一冠字號Y方向的投影能量H3CharShadowYpower(i)(i＝1...2n)與第二冠字號對應X方向的投影能量V3CharShadowXpower(i)(i＝1...2n)進行絕對差值，記為特征T3。

S5.1：根據(jù)下式進行耦合度統(tǒng)計：

FinalSameLevel(i)＝coef1*T1+coef1*T2+coef1*T3

其中，coef1+coef2+coef3＝1；

S5.2，根據(jù)如下條件判斷上述耦合度值，

其中，T是統(tǒng)計閾值；

當FinalJudge(i)為1表示第一冠字號與第二冠字號不同，為0表示兩個冠字號相同；

S5.3，最后給出紙幣是否為變造幣的鑒偽結(jié)果。

本發(fā)明實施例中，首先獲取紙幣圖像信號；然后進行圖像預處理，包括雙線性插值和二值化；然后將字符等分成四個區(qū)域，分別統(tǒng)計黑點占比，并進行橫向和縱向黑點占比相似度比較；然后橫向和縱向分別進行X方向和Y方向投影，并統(tǒng)計投影能量；最后，結(jié)合黑點占比相似度和投影能量相似度，進行最終耦合度判斷，判斷橫向和縱向字符是否一致。該方法準確度較高，算法實施簡潔，計算量較少，比較適合嵌入式金融機具，并且可以有效提升金融機具鑒偽性能。

以上所揭露的僅為本發(fā)明一種較佳實施例而已，當然不能以此來限定本發(fā)明之權(quán)利范圍，因此依本發(fā)明申請專利范圍所作的等同變化，仍屬本發(fā)明所涵蓋的范圍。