本發(fā)明涉及紙幣圖像處理技術領域，尤其涉及一種折角紙幣的提取方法及裝置。

背景技術：

在自助金融交易設備的交易過程中或者在ATM整機上進行傳輸時需要對紙幣的圖像特征進行提取。提取的前提往往是需要識別到的是完整紙幣，否則會發(fā)生拒鈔退出的現(xiàn)象。然而，待處理的紙幣可能存在折角，此時可能發(fā)生紙幣圖像提取失敗的情況，導致紙幣無法正確識別。

現(xiàn)有的提取算法中有直接采用折角邊的輪廓點進行直線擬合的方法，這樣擬合出來的直線就會出現(xiàn)偏差，提取的圖像如圖1所示?，F(xiàn)有的提取算法不能夠?qū)D像進行準確的定位和提取，則會導致提取圖像不能滿足后續(xù)紙幣識別的要求。

但是，折角紙幣仍是一張完整的錢，不能因為提取的圖像不滿足要求而導致折角紙幣無法識別，因此只有保證紙幣圖像的完整提取，才能進一步進行紙幣的各種識別。

技術實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明的目的是提出一種折角紙幣的提取方法及裝置，以解決折角紙幣的正常提取，減少不必要的拒鈔，提高紙幣識別率。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術方案：

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種折角紙幣的提取方法，包括：

采集紙幣的圖像，識別紙幣的折角；

采用所述折角鄰邊上預設比例的輪廓點進行直線擬合；

根據(jù)所述折角非鄰邊的斜率對擬合結(jié)果進行判斷；

若擬合結(jié)果滿足條件，則對紙幣進行提取。

第二方面，本發(fā)明實施例提供了一種折角紙幣的提取裝置，包括：

折角識別模塊，用于采集紙幣的圖像，識別紙幣的折角；

折角邊擬合模塊，采用所述折角鄰邊上預設比例的輪廓點進行直線擬合；

擬合結(jié)果判斷模塊，用于根據(jù)所述折角非鄰邊的斜率對擬合結(jié)果進行判斷；

紙幣提取模塊，若擬合結(jié)果滿足條件，則對紙幣進行提取。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明提供的一種折角紙幣的提取方法及裝置，通過對折角紙幣進行識別提取，獲取準確的折角紙幣圖像，能夠避免常規(guī)方法中不能夠識別折角紙幣的問題，提高折角紙幣的識別率；紙幣的提取是紙幣識別的基礎，只有得到正確有效的紙幣信息，才能進一步對紙幣進行面額以及各種防偽特征的識別，減少不必要的拒鈔。

附圖說明

下面將通過參照附圖詳細描述本發(fā)明的示例性實施例，使本領域的普通技術人員更清楚本發(fā)明的上述及其他特征和優(yōu)點，附圖中：

圖1是現(xiàn)有技術中提取到的折角紙幣的圖像；

圖2是本發(fā)明實施例一提供的一種折角紙幣的提取方法的流程示意圖；

圖3是本發(fā)明實施例二提供的一種折角紙幣的提取方法的流程示意圖；

圖4是本發(fā)明實施例二提供的一種折角紙幣的提取圖像的截圖；

圖5是本發(fā)明實施例二提供的自助交易設備采集的紙幣提取之前的圖像的截圖；

圖6是本發(fā)明實施例三提供的一種折角紙幣的提取裝置的結(jié)構框圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖并通過具體實施方式來進一步說明本發(fā)明的技術方案?？梢岳斫獾氖牵颂幩枋龅木唧w實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關的部分而非全部結(jié)構。

實施例一

圖2是本發(fā)明實施例一提供的一種折角紙幣的提取方法。該方法適用于自助金融交易設備進行交易的情況，該方法可以由折角紙幣的提取裝置來執(zhí)行。折角紙幣的提取裝置可以由軟件和/或硬件的方式來實現(xiàn)。折角紙幣的提取裝置可以應用在ATM等自助金融交易設備中。如圖2所示，該方法包括：

步驟210、采集紙幣的圖像，識別紙幣的折角。

通過圖像獲取模塊采集預交易紙幣的反射圖像，利用圖像處理算法對圖像進行處理，對處理后的圖像進行識別，獲取紙幣的折角信息，具體包括折角位置；或通過圖像獲取模塊對預交易紙幣進行透射，獲取紙幣的透射圖像，對透射圖像進行分析，對紙幣的折角進行識別；其中，透射光源可以采用紅外線、紫外線或其他色彩的關譜。

步驟220、采用折角鄰邊上預設比例的輪廓點進行直線擬合。

根據(jù)識別的折角確定折角鄰邊的輪廓點，由于折角鄰邊的點受到折角的影響而存在錯誤輪廓點，所以，選擇一定比例的輪廓點進行直線擬合，盡量排除錯誤輪廓點的干擾。預設比例是根據(jù)獲取的輪廓點進行分析校正獲取的比例數(shù)值或者是根據(jù)實際情況預先設定的比例數(shù)值。

其中，直線擬合簡單的說，就是根據(jù)紙幣輪廓點的坐標，擬合出與這些輪廓點距離最短的一條直線，作為紙幣的邊界。

步驟230、根據(jù)折角非鄰邊的斜率對擬合結(jié)果進行判斷。

在獲取的紙幣輪廓點中，由于與折角不相鄰邊的輪廓點未受到折角的影響，所以，擬合的邊界比較準確；根據(jù)紙幣各邊的幾何關系，可以利用折角非鄰邊的斜率對擬合的折角鄰邊進行計算分析，判斷擬合的折角鄰邊是否符合上述幾何關系，其中，兩直線的幾何關系可以是相交或者平行關系。

紙幣的圖形為矩形，矩形的幾何特性都可以用來判斷擬合結(jié)果是否滿足紙幣提取的要求。

步驟240、若擬合結(jié)果滿足條件，則對紙幣進行提取。

如果擬合結(jié)果滿足上述幾何關系，則根據(jù)擬合結(jié)果對紙幣圖像進行旋轉(zhuǎn)提取。在紙幣圖像的提取過程中，同時采集紙幣正反面的圖像，為后續(xù)紙幣折角分析提供更精準的數(shù)據(jù)。

如果不滿足上述幾何關系，則重復步驟220和步驟230，重復步驟220的過程中，對預設比例進行重新設定，直到找到符合條件的擬合數(shù)據(jù)；如果重復次數(shù)到達一定的數(shù)值，仍沒有獲得滿足條件的擬合結(jié)果，則將紙幣拒出。

本發(fā)明實施例一提供的一種折角紙幣的提取方法，通過對折角進行識別，增強對折角紙幣邊界判斷的準確度，實現(xiàn)了對折角紙幣的準確提取，降低因折角造成的紙幣拒出，提高折角紙幣的識別率；折角紙幣的準確提取為后續(xù)圖像處理和紙幣分析提供準確的圖像，從而減少不必要的拒鈔。

實施例二

圖3是本發(fā)明實施例二提供的一種折角紙幣的提取方法的流程示意圖。本發(fā)明實施例是在上述實施例的基礎上進行了優(yōu)化，該方法包括：

步驟310、采集紙幣的圖像，識別紙幣的折角。

可選地，折角識別的具體過程可以為：采集紙幣的圖像，獲取紙幣四條邊界的輪廓點；根據(jù)每條邊界的輪廓點進行直線擬合，獲取每條邊界的直線斜率；根據(jù)直線斜率是否滿足條件，識別紙幣中折角的位置。

通過對紙幣的四條邊界進行直接擬合，根據(jù)相鄰邊界的斜率關系對擬合后的直線斜率進行判斷，當直線斜率不滿足條件時，則判斷其中至少有一條斜率存在誤差，根據(jù)四條邊界中相鄰邊界分別進行判斷，最后可以確定折角的位置。

步驟320、選擇與折角鄰邊上遠離折角的預設比例的輪廓點，重新進行直線擬合，并獲取鄰邊直線的斜率。

根據(jù)折角紙幣的圖像輪廓可以知道，在折角鄰邊上，遠離折角的點不容易受到折角的影響，所以，一般選取遠離折角的輪廓點進行直線擬合；選取預設比例的輪廓點，是由于折角的大小不能準確估量，所以，在不受折角影響的情況下，選取更多的符合條件的輪廓點進行擬合，能夠增強擬合的準確度。根據(jù)擬合的結(jié)果獲取鄰邊直線的斜率。

優(yōu)選地，預設比例大于或等于且小于1。

在擬合的過程中，通過減小預設比例的數(shù)值，使擬合結(jié)果滿足紙幣提取的條件；一般情況下，首先在預設比例是時，對折角鄰邊進行直線擬合，如果不滿足條件，則不斷減小預設比例的數(shù)值，當預設比例為時，仍不能獲得滿足條件，則可以考慮將紙幣拒出，此時，紙幣的折角過大的情況，已失去了提取圖像的意義，提取的紙幣圖像不足以對紙幣進行進一步的檢測。

步驟330、根據(jù)折角非鄰邊的斜率對擬合結(jié)果進行判斷。

根據(jù)步驟320直線擬合的結(jié)果，獲取折角鄰邊的直線斜率，根據(jù)折角非鄰邊的斜率，對與其不相鄰的折角鄰邊斜率進行判斷，判斷兩直線是否平行；若平行，則擬合結(jié)果滿足條件，否則，不滿足條件。

可選地，根據(jù)折角非鄰邊的斜率，對與其相鄰的折角鄰邊斜率進行判斷，判斷兩直線是否垂直；若垂直，則擬合結(jié)果滿足條件，否則，不滿足條件。

步驟340、若擬合結(jié)果滿足條件，則對紙幣進行提取。

若鄰邊斜率擬合結(jié)果滿足條件，則根據(jù)紙幣四邊的斜率和輪廓點對紙幣進行旋轉(zhuǎn)提取，從而，獲取如圖4所示的紙幣圖像。

圖5是自助交易設備采集的紙幣提取之前的圖像，以圖5采集的圖像為例，對紙幣的提取過程進行簡單說明。

步驟一，從圖像數(shù)據(jù)第一行的中點開始，尋找紙幣的上邊界；紙幣圖像一般不會偏離圖像的中線，從第一行的中點能夠比較容易的找到紙幣的邊界。

步驟二，找到紙幣的上邊界點后，以該點為起點，搜索紙幣的所有輪廓點。搜索輪廓點的過程可以根據(jù)像素點的灰度值進行判斷，當相鄰的多個像素點的灰度值為0，可以判斷該點為邊界點，根據(jù)相鄰的多個像素點相對于邊界點的位置確定邊界點位于上下左右哪一個邊界。當相鄰的多個像素點位于邊界點的上側(cè)時，判斷該邊界點是位于紙幣的上邊界的輪廓點，其他同理可以推斷。

步驟三，對搜索到的紙幣輪廓點進行判斷，找出紙幣的上下左右邊界輪廓點的集合。對紙幣的輪廓點進行分類統(tǒng)計，可以以集合的形式進行存儲。

步驟四，根據(jù)輪廓點對每一條邊界進行直線擬合，假設上下左右邊界擬合的直線斜率分別為KUp，KDown，KLeft，KRight；如果是正常非折角的紙幣，那么KUp和KDown大小基本一致，KLeft和KRight大小基本一致；且A＝KUp*KLeft，B＝KUp*KRight，C＝KDown*KLeft，D＝KDown*KRight值都為-1(或者接近-1)。如果是折角紙幣，那么上下兩條邊界斜率中有一條是錯誤的，左右兩條邊界也有中有一條是錯誤的，那么A、B、C、D四個值里面只有一個是正確的，其余都不正確；根據(jù)這一條件，可以判斷折角的位置。

步驟五，計算A、B、C、D的值，尋找值為-1(或者接近-1)的值，如果只有A的值符合要求，說明折角在右下角，那么上邊界和左邊界的斜率是正確的；此時，需要重新計算右邊界和下邊界的斜率，以上邊界為準，靠近上邊界取右邊界的輪廓點重新進行直線擬合，得到新的斜率值KRightNew，并計算B＝KUp*KRightNew的值；如果B值符合要求，說明右邊界擬合結(jié)果滿足條件；如果不符合要求，重新取右邊界的輪廓點進行直線擬合，再次進行驗證，符合要求則說明右邊界擬合結(jié)果滿足條件；如果取右邊界的輪廓點進行直線擬合的結(jié)果仍不滿足條件，則考慮紙幣折角太嚴重，后續(xù)可能無法就此圖像進行紙幣判別，需要將紙幣拒出。

根據(jù)擬合中選取的輪廓點的占比，也能夠推測出折角的大小。

步驟六，如果A不符合要求，B、C或D的值只有一個符合要求，實現(xiàn)方法和A相同。

本發(fā)明實施例二提供的一種折角紙幣的提取方法，通過直線擬合對紙幣的折角進行識別，選取鄰邊部分輪廓點重新對折角的鄰邊進行直線擬合，對擬合斜率進行判斷；當擬合的斜率滿足條件時，根據(jù)擬合斜率對紙幣進行提取，實現(xiàn)了對折角紙幣的準確提取，從而提高折角紙幣的識別率，減少不必要的拒鈔。

實施例三

圖6是本發(fā)明實施例三提供的一種折角紙幣的提取裝置。如圖6所示，該裝置包括：

折角識別模塊610，用于采集紙幣的圖像，識別紙幣的折角；折角邊擬合模塊620，采用折角鄰邊上預設比例的輪廓點進行直線擬合；擬合結(jié)果判斷模塊630，用于根據(jù)折角非鄰邊的斜率對擬合結(jié)果進行判斷；紙幣提取模塊640，若擬合結(jié)果滿足條件，則對紙幣進行提取。

本發(fā)明實施例三提供的一種折角紙幣的提取裝置，利用折角識別模塊610識別紙幣的折角；折角邊擬合模塊620根據(jù)識別的折角，采用折角鄰邊上預設比例的輪廓點進行直線擬合；擬合結(jié)果判斷模塊630，根據(jù)折角非鄰邊的斜率對擬合結(jié)果進行判斷；若擬合結(jié)果滿足條件，紙幣提取模塊640對紙幣進行提取。通過對折角的識別，對折角的鄰邊進行擬合，能夠進一步準確的獲取折角紙幣的輪廓及邊界，提高折角紙幣的提取效率，減少不必要的拒鈔。

可選地，折角邊擬合模塊620用于：選擇與折角鄰邊上遠離折角的預設比例的輪廓點，重新進行直線擬合，并獲取鄰邊直線的斜率。

可選地，擬合結(jié)果判斷模塊630，包括：擬合分析模塊，用于根據(jù)折角非鄰邊的斜率，對與其相鄰的折角鄰邊斜率進行判斷，判斷兩直線是否垂直；擬合判斷模塊，若垂直，則擬合結(jié)果滿足條件，否則，不滿足條件。

可選地，折角識別模塊610，包括：輪廓點獲取模塊，用于采集紙幣的圖像，獲取紙幣四條邊界的輪廓點；斜率計算模塊，用于根據(jù)每條邊界的輪廓點進行直線擬合，獲取每條邊界的直線斜率；折角位置識別模塊，用于根據(jù)直線斜率是否滿足條件，識別紙幣中折角的位置。

優(yōu)選地，預設比例大于或等于且小于1。

本實施例提供的一種折角紙幣的提取裝置，與本發(fā)明任意實施例所提供的一種折角紙幣的提取方法屬于同一發(fā)明構思，可執(zhí)行本發(fā)明任意實施例所提供的一種折角紙幣的提取方法，具備相應的功能和有益效果。未在本實施例中詳盡描述的技術細節(jié)，可參見本發(fā)明任意實施例提供的一種折角紙幣的提取方法。

注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實施例及所運用技術原理。本領域技術人員會理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實施例，對本領域技術人員來說能夠進行各種明顯的變化、重新調(diào)整和替代而不會脫離本發(fā)明的保護范圍。因此，雖然通過以上實施例對本發(fā)明進行了較為詳細的說明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實施例，在不脫離本發(fā)明構思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發(fā)明的范圍由所附的權利要求范圍決定。