。
[0115] 步驟S503,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。
[0116] 步驟S504,利用去噪算法去除輪廓圖像中的單個噪聲點。
[0117] 步驟S505,對去噪后的輪廓圖像的輪廓進(jìn)行細(xì)化處理。
[0118] 步驟S506,計算細(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。步驟S507,根據(jù)比較結(jié)果，對所述冠字號圖像進(jìn)行分類。
[0119] 綜上所述，本發(fā)明實施例對形狀不同的冠字號圖像進(jìn)行預(yù)處理，處理后的冠字號 圖像形狀模式特征類似，減少了冠字號圖像的模式種類，降低了分類的復(fù)雜度；預(yù)處理后 的冠字號圖像模式特征單一，所需要模板字符個數(shù)少，匹配次數(shù)少，降低了分類的時間復(fù)雜 度；可以快速穩(wěn)定分類出帶有臟污的冠字號的紙幣圖像，有助于紙幣的流通和監(jiān)管。
[0120] 以下為本方案一種臟污冠字號圖像分類的系統(tǒng)的實施例，一種臟污冠字號圖像分 類的系統(tǒng)的實施例基于一種臟污冠字號圖像分類的方法的實施例實現(xiàn)，在一種臟污冠字號 圖像分類的系統(tǒng)的實施例中未盡的描述，請參考一種臟污冠字號圖像分類的方法的實施 例。
[0121] 請參考圖6,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系統(tǒng) 的結(jié)構(gòu)方框圖。如圖所示，該系統(tǒng)，包括：
[0122] 獲取模塊610,獲取二值化后的冠字號圖像，對所述冠字號圖像進(jìn)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。
[0123] 細(xì)化模塊620,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(jìn)行細(xì) 化處理。
[0124] 比較模塊630,計算細(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。
[0125] 分類模塊640,根據(jù)比較結(jié)果，對所述冠字號圖像進(jìn)行分類。
[0126] 綜上所述，上述各模塊協(xié)同工作，獲取模塊610獲取二值化后的冠字號圖像，對所 述冠字號圖像進(jìn)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；細(xì)化模塊 620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(jìn)行細(xì)化處理；比較模塊 630計算細(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。分類模塊640,根據(jù)比較結(jié)果，對所述冠字號圖像進(jìn)行分類。本發(fā)明實施例 能對臟污冠字號和正常冠字號進(jìn)行準(zhǔn)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。
[0127] 請參考圖7,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系統(tǒng) 的另一個結(jié)構(gòu)方框圖。如圖所示，該系統(tǒng)，包括：
[0128] 獲取模塊610,獲取二值化后的冠字號圖像，對所述冠字號圖像進(jìn)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。
[0129] 具體的，獲取模塊610包括：第一獲取模塊611、填充模塊612和提取模塊613。
[0130]第一獲取模塊611，獲取二值化后的冠字號圖像。
[0131] 填充模塊612,利用圖像填充算法對所述冠字號圖像進(jìn)行空洞填充。
[0132] 提取模塊613,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。
[0133] 細(xì)化模塊620,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(jìn)行細(xì) 化處理。
[0134] 具體的，細(xì)化模塊620包括去噪模塊621和第一細(xì)化模塊622。
[0135] 去噪模塊621，利用去噪算法去除輪廓圖像中的單個噪聲點。
[0136] 第一細(xì)化模塊622,對去噪后的輪廓圖像的輪廓進(jìn)行細(xì)化處理。
[0137] 比較模塊630,計算細(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。
[0138] 分類模塊640,根據(jù)比較結(jié)果，對所述冠字號圖像進(jìn)行分類。
[0139] 綜上所述，上述各模塊協(xié)同工作，獲取模塊610和細(xì)化模塊620對形狀不同的冠字 號圖像進(jìn)行預(yù)處理，處理后的冠字號圖像形狀模式特征類似，減少了冠字號圖像的模式種 類，降低了分類的復(fù)雜度；預(yù)處理后的冠字號圖像模式特征單一，所需要模板字符個數(shù)少， 采用比較模塊630進(jìn)行匹配時，匹配次數(shù)少，降低了分類的時間復(fù)雜度；可以快速穩(wěn)定分類 出帶有臟污的冠字號的紙幣圖像，有助于紙幣的流通和監(jiān)管。
[0140] 以上結(jié)合具體實施例描述了本發(fā)明的技術(shù)原理。這些描述只是為了解釋本發(fā)明的 原理，而不能以任何方式解釋為對本發(fā)明保護(hù)范圍的限制?；诖颂幍慕忉?，本領(lǐng)域的技術(shù) 人員不需要付出創(chuàng)造性的勞動即可聯(lián)想到本發(fā)明的其它【具體實施方式】，這些方式都將落入 本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種臟污冠字號圖像分類的方法，其特征在于，包括： 獲取二值化后的冠字號圖像，對所述冠字號圖像進(jìn)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(jìn)行細(xì)化處理； 計算細(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，對所述冠字號圖像進(jìn)行分類。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算細(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，具體為：其中，向量g表示細(xì)化處理后的輪廓圖像，向量歹表示模板字符圖像，I |χ| I表示向量_ 的模，I |y| I表示向量f的模。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述模板字符圖像為經(jīng)過細(xì)化處理的常 規(guī)"〇"字符圖像。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，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(jìn)行細(xì)化處理，包括： 利用去噪算法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(jìn)行細(xì)化處理。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對去噪后的輪廓圖像進(jìn)行細(xì)化處理， 具體為： 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。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述細(xì)化處理后的輪廓圖像為由弧或曲 線組成的圖像。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)比較結(jié)果，對所述冠字號圖像進(jìn) 行分類，包括： 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。8. 根據(jù)權(quán)利要求1-7任意一項所述的方法，其特征在于，所述獲取二值化后的冠字號 圖像，對所述冠字號圖像進(jìn)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： 獲取二值化后的冠字號圖像； 利用圖像填充算法對所述冠字號圖像進(jìn)行空洞填充； 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。9. 一種臟污冠字號圖像分類的系統(tǒng)，其特征在于，包括： 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(jìn)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； 細(xì)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(jìn)行細(xì)化處 理； 比較模塊，計算細(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； 分類模塊，根據(jù)比較結(jié)果，對所述冠字號圖像進(jìn)行分類。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述細(xì)化模塊包括： 去噪模塊，利用去噪算法去除輪廓圖像中的單個噪聲點；及 第一細(xì)化模塊，對去噪后的輪廓圖像的輪廓進(jìn)行細(xì)化處理； 所述獲取模塊包括： 第一獲取模塊，獲取二值化后的冠字號圖像； 填充模塊，利用圖像填充算法對所述冠字號圖像進(jìn)行空洞填充；及 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。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種臟污冠字號圖像分類的方法與系統(tǒng)。該方法通過獲取二值化后的冠字號圖像，對所述冠字號圖像進(jìn)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(jìn)行細(xì)化處理；計算細(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，對所述冠字號圖像進(jìn)行分類。本發(fā)明能對臟污冠字號和正常冠字號進(jìn)行準(zhǔn)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。
【IPC分類】G07D7/206
【公開號】CN105336035
【申請?zhí)枴緾N201510713276
【發(fā)明人】翟云龍
【申請人】深圳怡化電腦股份有限公司, 深圳市怡化時代科技有限公司, 深圳市怡化金融智能研究院
【公開日】2016年2月17日
【申請日】2015年10月28日