化處理后的輪廓圖像與模板字符圖 像這兩個(gè)向量的夾角的余弦，預(yù)置閾值由實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)獲得。
[0058] 步驟S104,根據(jù)比較結(jié)果，對(duì)所述冠字號(hào)圖像進(jìn)行分類。
[0059] 具體的，若所述余弦值在預(yù)置閾值范圍內(nèi)，則所述冠字號(hào)圖像為臟污字符；若所述 余弦值不在預(yù)置閾值范圍內(nèi)，則所述冠字號(hào)圖像為正常字符；從而準(zhǔn)確的將冠字號(hào)圖像分 類成臟污字符和正常字符。
[0060] 綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例通過獲取二值化后的冠字號(hào)圖像，對(duì)所述冠字號(hào)圖像進(jìn) 行空洞填充，提取填充后的冠字號(hào)圖像的輪廓，得到輪廓圖像；去除輪廓圖像中的單個(gè)噪聲 點(diǎn)，對(duì)去噪后的輪廓圖像的輪廓進(jìn)行細(xì)化處理；計(jì)算細(xì)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(jìn)行比較；根據(jù)比較結(jié)果，對(duì)所述冠字號(hào) 圖像進(jìn)行分類。本發(fā)明實(shí)施例能對(duì)臟污冠字號(hào)和正常冠字號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確的分類，對(duì)于分類出 的臟污冠字號(hào)圖像在后續(xù)不再識(shí)別，對(duì)于紙幣的正常流通有著重要的意義。
[0061] 請(qǐng)參考圖2,其是本發(fā)明【具體實(shí)施方式】中提供的一種臟污冠字號(hào)圖像分類的方法 的第二實(shí)施例的方法流程圖。如圖所示，該方法，包括：
[0062] 步驟S201，獲取二值化后的冠字號(hào)圖像，對(duì)所述冠字號(hào)圖像進(jìn)行空洞填充，提取填 充后的冠字號(hào)圖像的輪廓，得到輪廓圖像。
[0063] 本實(shí)施例中，二值化后的冠字號(hào)圖像一大片白色區(qū)域中有一小塊黑色區(qū)域，空洞 填充的目的是把這一小塊的黑色區(qū)域填充成白色。
[0064] 空洞填充的具體操作如下：
[0065] St印1、設(shè)原圖像為Α。
[0066] St印2、將圖像A邊界擴(kuò)展1到2個(gè)像素，并將值填充為背景色（0)，標(biāo)記為B。
[0067] Step3、將B的大背景填充，填充值為前景色（255)，種子點(diǎn)為（0,0)即可（步驟2 可以確保（〇,〇)點(diǎn)位于大背景），標(biāo)記為C。
[0068] Step4、將填充好的圖像裁剪為原圖像大?。ㄈサ粞诱箙^(qū)域），標(biāo)記為D。
[0069] Step5、將D取反與A相加即得填充的圖像，E=A| (~D)。
[0070] 然后，提取填充后的冠字號(hào)圖像的輪廓，得到輪廓圖像。輪廓圖像的提取具體為： 圖像輪廓提取只需要挖空內(nèi)部像素點(diǎn)即可。白點(diǎn)的8個(gè)相鄰像素點(diǎn)全部為亮點(diǎn)，則該點(diǎn)為 內(nèi)部點(diǎn)，反之為輪廓點(diǎn)。將所有內(nèi)部點(diǎn)置為背景點(diǎn)（即黑點(diǎn)），完成輪廓提取。
[0071] 步驟S202,利用去噪算法去除輪廓圖像中的單個(gè)噪聲點(diǎn)。
[0072] 具體的，常用的去噪算法有：鄰域平均法、中值濾波、低通濾波、傅里葉變換、小波 變換、偏微分方程、變分法、形態(tài)學(xué)噪聲濾除器等。
[0073] 步驟S203,對(duì)去噪后的輪廓圖像的輪廓進(jìn)行細(xì)化處理。
[0074] 具體的，就是要得到與原來物體區(qū)域形狀近似的由簡(jiǎn)單的弧或曲線組成的圖形， 這些細(xì)線處于物體的中軸附近。圖像細(xì)化就是從原來的圖像中去掉一些點(diǎn)，但仍要保持目 標(biāo)區(qū)域的原來形狀，通過細(xì)化操作可以將一個(gè)物體細(xì)化為一條單像素寬的線，從而圖形化 的顯示出其拓補(bǔ)性質(zhì)。本實(shí)施例中，對(duì)去噪后的輪廓圖像的輪廓進(jìn)行細(xì)化處理具體為：對(duì)去 噪后的輪廓圖像的輪廓去除一些點(diǎn)，保持原來圖像的形狀，將輪廓線條細(xì)化成一條單像素 寬的線條。
[0075] 步驟S204,計(jì)算細(xì)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(jìn)行比較。
[0076]具體的，所述計(jì)算細(xì)化處理后的輪廓圖像與模板字符圖像的余弦夾角α，具體 為：
[0077]
[0078] 其中，向量||表示細(xì)化處理后的輪廓圖像，向量表示模板字符圖像，I|χ|I表 示向量:?Ι_的模，I|y|I表示向量的模。
[0079] 若所述余弦值在預(yù)置閾值范圍內(nèi)，則冠字號(hào)圖像為臟污的冠字號(hào)圖像；否則，冠字 號(hào)圖像為正常的冠字號(hào)圖像。
[0080] 步驟S205,根據(jù)比較結(jié)果，對(duì)所述冠字號(hào)圖像進(jìn)行分類。
[0081] 具體的，若所述余弦值在預(yù)置閾值范圍內(nèi)，則所述冠字號(hào)圖像為臟污字符；若所述 余弦值不在預(yù)置閾值范圍內(nèi)，則所述冠字號(hào)圖像為正常字符；從而準(zhǔn)確的將冠字號(hào)圖像分 類成臟污字符和正常字符。
[0082] 綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例利用去噪算法去除輪廓圖像中的單個(gè)噪聲點(diǎn)，然后再對(duì) 輪廓圖像進(jìn)行細(xì)化處理，消除了單個(gè)噪聲點(diǎn)對(duì)圖像輪廓細(xì)化的影響，提高了進(jìn)行冠字號(hào)圖 像分類的準(zhǔn)確性。
[0083] 請(qǐng)參考圖3,其是本發(fā)明【具體實(shí)施方式】中提供的一種臟污冠字號(hào)圖像分類的方法 的第三實(shí)施例的方法流程圖。如圖所示，該方法，包括：
[0084] 步驟S301，獲取二值化后的冠字號(hào)圖像，對(duì)所述冠字號(hào)圖像進(jìn)行空洞填充，提取填 充后的冠字號(hào)圖像的輪廓，得到輪廓圖像。
[0085] 步驟S302,去除輪廓圖像中的單個(gè)噪聲點(diǎn)，對(duì)去噪后的輪廓圖像的輪廓進(jìn)行細(xì)化 處理。
[0086]步驟S303,計(jì)算細(xì)化處理后的輪廓圖像與模板字符圖像的余弦夾角α，將所述 α與預(yù)置夾角Θ進(jìn)行比較。
[0087] 具體的，所述模板字符圖像為經(jīng)過細(xì)化處理的常規(guī)"0"字符圖像。
[0088] 步驟S304,所述余弦值是否在預(yù)置閾值范圍內(nèi)？
[0089] 本實(shí)施例中，預(yù)置閾值范圍優(yōu)選為0. 6-0. 8。
[0090] 步驟S305,若是，冠字號(hào)圖像為臟污的冠字號(hào)圖像。
[0091] 具體的，若所述余弦值0. 6 <cosα< 0. 8,則冠字號(hào)圖像為臟污的冠字號(hào)圖像。
[0092] 步驟S306,若否，冠字號(hào)圖像為正常的冠字號(hào)圖像。
[0093] 具體的，若所述余弦值cosα>0.8或cosα<0.6,則冠字號(hào)圖像為正常的冠字 號(hào)圖像。
[0094] 需要注意的是，步驟S305和步驟S306無先后順序之分，是進(jìn)行臟污冠字號(hào)分類的 兩種情況，在進(jìn)行臟污冠字號(hào)分類時(shí)，只可能出現(xiàn)步驟S305和步驟S306中的一種情形。
[0095] 綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例將余弦值與預(yù)置閾值進(jìn)行比較，將余弦值處于預(yù)置閾值 范圍內(nèi)的冠字號(hào)圖像區(qū)分出來，所需要的模板字符個(gè)數(shù)少，匹配次數(shù)少，降低了分類的時(shí)間 復(fù)雜度，提高了冠字號(hào)圖像分類的效率。
[0096] 請(qǐng)參考圖4,其是本發(fā)明【具體實(shí)施方式】中提供的一種臟污冠字號(hào)圖像分類的方法 的第四實(shí)施例的方法流程圖。如圖所示，該方法，包括：
[0097] 步驟S401，獲取二值化后的冠字號(hào)圖像。
[0098] 步驟S402,利用圖像填充算法對(duì)所述冠字號(hào)圖像進(jìn)行空洞填充。
[0099] 具體的，常用的圖像填充算法有：掃描線種子填充算法、邊相關(guān)算法、種子算法、邊 標(biāo)志算法等。
[0100] 本實(shí)施例中，二值化后的冠字號(hào)圖像一大片白色區(qū)域中有一小塊黑色區(qū)域，空洞 填充的目的是把這一小塊的黑色區(qū)域填充成白色。
[0101] 空洞填充的具體操作如下：
[0102]St印1、設(shè)原圖像為A。
[0103]Step2、將圖像A邊界擴(kuò)展1到2個(gè)像素，并將值填充為背景色（0)，標(biāo)記為B。
[0104]Step3、將B的大背景填充，填充值為前景色（255)，種子點(diǎn)為（0,0)即可（步驟2 可以確保（〇,〇)點(diǎn)位于大背景），標(biāo)記為C。
[0105]Step4、將填充好的圖像裁剪為原圖像大小（去掉延展區(qū)域），標(biāo)記為D。
[0106]Step5、將D取反與A相加即得填充的圖像，E=A| (~D)。
[0107] 步驟S403,采用輪廓提取算法提取填充后的冠字號(hào)圖像的輪廓，得到輪廓圖像。
[0108] 具體的，提取填充后的冠字號(hào)圖像的輪廓，得到輪廓圖像。輪廓圖像的提取具體 為：圖像輪廓提取只需要挖空內(nèi)部像素點(diǎn)即可。白點(diǎn)的8個(gè)相鄰像素點(diǎn)全部為亮點(diǎn)，則該點(diǎn) 為內(nèi)部點(diǎn)，反之為輪廓點(diǎn)。將所有內(nèi)部點(diǎn)置為背景點(diǎn)（即黑點(diǎn)），完成輪廓提取，所述黑點(diǎn)、 輪廓點(diǎn)、亮點(diǎn)、內(nèi)部點(diǎn)為不同類型的像素點(diǎn)。
[0109] 步驟S404,去除輪廓圖像中的單個(gè)噪聲點(diǎn)，對(duì)去噪后的輪廓圖像的輪廓進(jìn)行細(xì)化 處理。
[0110] 步驟S405,計(jì)算細(xì)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(jìn)行比較。
[0111] 步驟S406,根據(jù)比較結(jié)果，對(duì)所述冠字號(hào)圖像進(jìn)行分類。
[0112] 請(qǐng)參考圖5,其是本發(fā)明【具體實(shí)施方式】中提供的一種臟污冠字號(hào)圖像分類的方法 的第五實(shí)施例的結(jié)構(gòu)方框圖。如圖所示，該方法，包括：
[0113] 步驟S501，獲取二值化后的冠字號(hào)圖像。
[0114] 步驟S502,利用圖像填充算法對(duì)所述冠字號(hào)圖像進(jìn)行空洞填充