一種臟污冠字號圖像分類的方法與系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及冠字號識別領(lǐng)域，尤其涉及一種臟污冠字號圖像分類的方法與系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 紙幣上面的冠字號可以實現(xiàn)對每張紙幣從發(fā)行到回收整個流通過程的記錄和管 理，實現(xiàn)流通紙幣的可追溯，對于經(jīng)濟和社會問題的分析、假幣的監(jiān)控和責任劃分，人民幣 的發(fā)行和監(jiān)管都用重要的現(xiàn)實意義。
[0003]目前市面上流通的紙幣的冠字號特點是前4個冠字號是彩色的，而后6位冠字號 是黑色的，100元和50元面值的冠字號字體大小排列是中間向兩邊依次變小，20元、10元、5 元、1元則是前兩個字體比較大，后面的字體大小一樣，并且冠字號的底部都在同一水平線 上。
[0004] 但是現(xiàn)在對紙幣冠字號處理中，都是針對冠字號的提取和識別，并沒有提到對于 目前市面上流通的舊污的紙幣的冠字號圖像進行處理的方法，如果紙幣臟污的位置剛好處 于冠字號的位置，則可能會導致冠字號提取和識別的失敗，導致自助設(shè)備的冠字號識別率 降低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明提供了一種臟污冠字號圖像分類的方法與系統(tǒng)，該方法與系統(tǒng)能對臟污冠 字號和正常冠字號進行準確的分類。
[0006] 為實現(xiàn)上述設(shè)計，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
[0007] -方面采用一種臟污冠字號圖像分類的方法，包括：
[0008] 獲取二值化后的冠字號圖像，對所述冠字號圖像進行空洞填充，提取填充后的冠 字號圖像的輪廓，得到輪廓圖像；
[0009] 去除輪廓圖像中的單個噪聲點，對去噪后的輪廓圖像的輪廓進行細化處理；
[0010] 計算細化處理后的輪廓圖像與模板字符圖像的夾角α的余弦值，將所述余弦值 與預(yù)置閾值進行比較；
[0011] 根據(jù)比較結(jié)果，對所述冠字號圖像進行分類。
[0012] 其中，所述計算細化處理后的輪廓圖像與模板字符圖像的夾角α的余弦值，具體 為：
[0013]
[0014]其中，向量遽表示細化處理后的輪廓圖像，向量y表示模板字符圖像，| |x| |表 示向量,雇:的模，I|y|I表示向量的模。
[0015] 其中，所述模板字符圖像為經(jīng)過細化處理的常規(guī)"0"字符圖像。
[0016] 其中，所述去除輪廓圖像中的單個噪聲點，對去噪后的輪廓圖像的輪廓進行細化 處理，包括：
[0017] 利用去噪算法去除輪廓圖像中的單個噪聲點；
[0018] 對去噪后的輪廓圖像的輪廓進行細化處理。
[0019] 其中，所述對去噪后的輪廓圖像進行細化處理，具體為：
[0020] 去掉去噪后的輪廓圖像上輪廓的一些點，使得所述輪廓保持原來的形狀，且輪廓 的線條寬度為1個像素。
[0021] 其中，所述細化處理后的輪廓圖像為由弧或曲線組成的圖像。
[0022] 其中，所述根據(jù)比較結(jié)果，對所述冠字號圖像進行分類，包括：
[0023] 若所述余弦值在預(yù)置閾值范圍內(nèi)，則冠字號圖像為臟污的冠字號圖像；否則，冠字 號圖像為正常的冠字號圖像。
[0024] 其中，所述獲取二值化后的冠字號圖像，對所述冠字號圖像進行空洞填充，提取 填充后的冠字號圖像的輪廓，得到輪廓圖像，包括：
[0025] 獲取二值化后的冠字號圖像；
[0026] 利用圖像填充算法對所述冠字號圖像進行空洞填充；
[0027] 采用輪廓提取算法提取填充后的冠字號圖像的輪廓，得到輪廓圖像。
[0028] 另一方面采用了一種臟污冠字號圖像分類的系統(tǒng)，包括：
[0029] 獲取模塊，獲取二值化后的冠字號圖像，對所述冠字號圖像進行空洞填充，提取填 充后的冠字號圖像的輪廓，得到輪廓圖像；
[0030] 細化模塊，去除輪廓圖像中的單個噪聲點，對去噪后的輪廓圖像的輪廓進行細化 處理；
[0031] 比較模塊，計算細化處理后的輪廓圖像與模板字符圖像的夾角α的余弦值，將所 述余弦值與預(yù)置閾值進行比較；
[0032] 分類模塊，根據(jù)比較結(jié)果，對所述冠字號圖像進行分類。
[0033] 其中，所述細化模塊包括：
[0034] 去噪模塊，利用去噪算法去除輪廓圖像中的單個噪聲點；
[0035] 第一細化模塊，對去噪后的輪廓圖像的輪廓進行細化處理；
[0036] 所述獲取模塊包括：
[0037]第一獲取模塊，獲取二值化后的冠字號圖像；
[0038] 填充模塊，利用圖像填充算法對所述冠字號圖像進行空洞填充；
[0039] 提取模塊，采用輪廓提取算法提取填充后的冠字號圖像的輪廓，得到輪廓圖像。
[0040] 本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明通過獲取二值化后的冠字號圖像，對所述冠字號圖 像進行空洞填充，提取填充后的冠字號圖像的輪廓，得到輪廓圖像；去除輪廓圖像中的單個 噪聲點，對去噪后的輪廓圖像的輪廓進行細化處理；計算細化處理后的輪廓圖像與模板字 符圖像的夾角α的余弦值，將所述余弦值與預(yù)置閾值進行比較；根據(jù)比較結(jié)果，對所述冠 字號圖像進行分類。本發(fā)明能對臟污冠字號和正常冠字號進行準確的分類，對于分類出的 臟污冠字號圖像在后續(xù)不再識別，對于紙幣的正常流通有著重要的意義。
【附圖說明】
[0041] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對本發(fā)明實施例描述中所 需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施 例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)本發(fā)明實施 例的內(nèi)容和這些附圖獲得其他的附圖。
[0042] 圖1是本發(fā)明【具體實施方式】中提供的一種臟污冠字號圖像分類的方法的第一實 施例的方法流程圖。
[0043] 圖2是本發(fā)明【具體實施方式】中提供的一種臟污冠字號圖像分類的方法的第二實 施例的方法流程圖。
[0044] 圖3是本發(fā)明【具體實施方式】中提供的一種臟污冠字號圖像分類的方法的第三實 施例的方法流程圖。
[0045] 圖4是本發(fā)明【具體實施方式】中提供的一種臟污冠字號圖像分類的方法的第四實 施例的方法流程圖。
[0046] 圖5是本發(fā)明【具體實施方式】中提供的一種臟污冠字號圖像分類的方法的第五實 施例的結(jié)構(gòu)方框圖。
[0047] 圖6是本發(fā)明【具體實施方式】中提供的一種臟污冠字號圖像分類的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方 框圖。
[0048] 圖7是本發(fā)明【具體實施方式】中提供的一種臟污冠字號圖像分類的系統(tǒng)的另一個 結(jié)構(gòu)方框圖。
【具體實施方式】
[0049] 為使本發(fā)明解決的技術(shù)問題、采用的技術(shù)方案和達到的技術(shù)效果更加清楚，下面 將結(jié)合附圖對本發(fā)明實施例的技術(shù)方案作進一步的詳細描述，顯然，所描述的實施例僅僅 是本發(fā)明一部分實施例，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。
[0050] 請參考圖1，其是本發(fā)明【具體實施方式】中提供的一種臟污冠字號圖像分類的方法 的第一實施例的方法流程圖。如圖所示，該方法，包括：
[0051] 步驟S101，獲取二值化后的冠字號圖像，對所述冠字號圖像進行空洞填充，提取填 充后的冠字號圖像的輪廓，得到輪廓圖像。
[0052] 具體的，二值化后的冠字號圖像中背景區(qū)域變成暗區(qū)，冠字號符號區(qū)域變成亮區(qū)； 也可以將二值化后的冠字號圖像中背景區(qū)域變成亮區(qū)，冠字號符號區(qū)域變成暗區(qū)。
[0053] 本實施例中，二值化后的冠字號圖像中背景區(qū)域設(shè)為暗區(qū)，為黑色；冠字號符號區(qū) 域變成亮區(qū)為白色。對所述冠字號圖像進行空洞填充即為對白色區(qū)域中的黑色部分進行填 充，將其填充成白色。提取填充后的冠字號圖像的輪廓，得到輪廓圖像即為：提取填充后的 白色區(qū)域的輪廓，得到白色區(qū)域的輪廓圖像?？斩刺畛洳捎脠D像填充的方法，常用的圖像填 充的方法有：掃描線種子填充算法、邊相關(guān)算法、種子算法、邊標志算法等。
[0054] 步驟S102,去除輪廓圖像中的單個噪聲點，對去噪后的輪廓圖像的輪廓進行細化 處理。
[0055] 具體的，去除輪廓圖像中的單個噪聲點為：去除輪廓圖像中輪廓外和輪廓內(nèi)的單 個噪聲點；對去噪后的輪廓圖像的輪廓進行細化處理為：保持輪廓圖像原來的形狀且將 去噪后的輪廓圖像的輪廓線條變細。
[0056] 步驟S103,計算細化處理后的輪廓圖像與模板字符圖像的夾角α的余弦值，將所 述余弦值與預(yù)置閾值進行比較。
[0057] 具體的，細化處理后的輪廓圖像與模板字符圖像分別用向量表示，計算細化處理 后的輪廓圖像與模板字符圖像的夾角α的余弦即求細