黑水印识别方法、装置及终端设备制造方法及图纸

本发明专利技术适用于水印识别技术领域，提供了黑水印识别方法、装置及终端设备，所述方法包括：获取需识别黑水印的纸张对应的图像；根据所述图像定位黑水印在所述图像的区域；统计所述黑水印在所述图像的区域对应的最大灰度值和最小灰度值；根据统计的最大灰度值、最小灰度值、预设的标准最大灰度值以及预设的标准最小灰度值识别所述黑水印是否符合要求。通过上述方法，能够简单、快速、准确地识别所述黑水印是否符合要求。

【技术实现步骤摘要】
黑水印识别方法、装置及终端设备
本专利技术属于水印识别
，尤其涉及黑水印识别方法、装置及终端设备。
技术介绍
水印是造纸的过程中，在钞纸的整体或特定位置用特殊工艺制作而成的图像或图形，抄纸时根据设计的图像，通过抄纸丝网的变动，使纸浆厚薄密度不同，从而显示出多层次的各种图形，迎光透视清晰可见，而平视时则与普通纸一样，这就是水印。其特点是图像明暗层次分明、立体感强、灰度清晰。按其在纸张位置的分布情况可分为：满版水印和固定水印；按其制作工艺可分为：黑水印和白水印。水印作为一项纸张防伪技术如今已被广泛的应用在造币、发票、支票等方面，并起到了良好的防伪作用。我国自1960年掌握这一技术以来，在造币过程中先后使用了满版水印、固定水印、黑水印和白水印等多项工艺，有效的维护了人民币的信誉。现行流通的第五套2005版人民币各券种除一元外全部运用了黑水印和白水印。但现阶段难以有效识别黑水印，故，需要提出一种新的方法以解决上述技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了黑水印识别方法、装置及终端设备，以解决现有技术中难以有效识别黑水印的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种黑水印识别方法，包括：获取需识别黑水印的纸张对应的图像；根据所述图像定位黑水印在所述图像的区域；统计所述黑水印在所述图像的区域对应的最大灰度值和最小灰度值；根据统计的最大灰度值、最小灰度值、预设的标准最大灰度值以及预设的标准最小灰度值识别所述黑水印是否符合要求。本专利技术实施例的第二方面提供了一种黑水印识别装置，包括：图像获取单元，用于获取需识别黑水印的纸张对应的图像；黑水印定位单元，用于根据所述图像定位黑水印在所述图像的区域；灰度值统计单元，用于统计所述黑水印在所述图像的区域对应的最大灰度值和最小灰度值；黑水印识别单元，用于根据统计的最大灰度值、最小灰度值、预设的标准最大灰度值以及预设的标准最小灰度值识别所述黑水印是否符合要求。本专利技术实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如任一项所述黑水印识别方法的步骤。本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如如任一项所述黑水印识别方法的步骤。本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：由于通过黑水印在图像的区域对应的最大灰度值和最小灰度值、预设的标准最大灰度值以及预设的标准最小灰度值识别所述黑水印是否符合要求，而灰度值的计算简单，且同一黑水印的最大灰度值和最小灰度值通常是固定的，因此，通过灰度值能够简单、快速、准确地识别所述黑水印是否符合要求。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种黑水印识别方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的根据第一移动窗口确定黑水印所在区域的终止行的示例图；图3是本专利技术实施例提供的一种黑水印识别装置的结构示意图；图4是本专利技术实施例提供的终端设备的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。图1示出了本专利技术实施例提供的一种黑水印识别方法的流程图，详述如下：步骤S11，获取需识别黑水印的纸张对应的图像。具体地，将需识别黑水印的纸张经过一个金融机具，该金融机具获取该纸张对应的图像。当纸张为纸钞时，该金融机具可为验钞机。步骤S12，根据所述图像定位黑水印在所述图像的区域。其中，所述步骤S12具体包括：A1、二值化所述图像，得到二值化图像；具体地，通过P-分位数二值化需识别黑水印的纸张对应的图像，从而保证二值化效果稳定。由于水印图像的明暗效果给人的视觉效果大致是恒定的，因此，在本专利技术实施例中，若采用OTSU、基于谷底最小值、基于双峰平均值等常用的二值化算法并不适用，反而是P-分位数方法根据先验概率来设定阈值，使得二值化后的目标或背景像素比例等于先验概率，得到的效果更简单高效。需要指出的是，在确定先验概率时，可利用直方图拉伸或直方图均衡化对图像进行增强处理，从而更好的利用经验确定先验概率。A2、去除所述二值化图像中小于预设阈值的连通域，得到去噪声二值化图像。由于存在黑水印的连通域通常具有一定的大小，因此，可去除二值化图像中小于预设阈值的连通域，从而避免噪声影响。A3、预估黑水印在所述去噪声二值化图像中的可能区域。由于在同一批纸张中，黑水印的位置基本不变，因此，可预估黑水印在去噪声二值化图像中的可能区域。A4、在所述可能区域上，逐行移动第一移动窗口，并获取所述第一移动窗口所在区域的像素累加值，当所述像素累加值为最大时，将所述第一移动窗口当前所在区域的最后一行判定为黑水印所在区域的终止行，所述第一移动窗口的高度根据已知的黑水印所占区域的高度确定，所述第一移动窗口的宽度根据所述可能区域的宽度确定，当然，第一移动窗口的形状可以为矩形也可以为不规则形状。其中，如图2所示，第一移动窗口当前所在区域的最后一行是指与所述第一移动窗口移动方向相同，且所述第一移动窗口当前所在区域的最后一行。需要指出的是，当黑水印所在的区域对应的像素值为255，背景的像素值为0时，若所述像素累加值为最大，则将所述第一移动窗口当前所在区域的最后一行判定为黑水印所在区域的终止行。相反，当黑水印所在的区域对应的像素值为0，背景的像素值为255时，若所述像素累加值为最小，则将所述第一移动窗口当前所在区域的最后一行判定为黑水印所在区域的终止行。A5、在所述可能区域上，逐列移动第二移动窗口，并获取所述第二移动窗口所在区域的像素累加值，当第二移动窗口的像素累加值为最大值时，将所述第二移动窗口当前所在区域的第一列判定为黑水印所在区域的起始列，所述第二移动窗口的高度和宽度根据已知的黑水印所占区域的高度和宽度确定，当然，第二移动窗口的形状可以为矩形也可以为不规则形状。需要指出的是，当黑水印所在的区域对应的像素值为255，背景的像素值为0时，若所述像素累加值为最大，则将所述第二移动窗口当前所在区域的第一列判定为黑水印所在区域的起始列。相反，当黑水印所在的区域对应的像素值为0，背景的像素值为255时，若所述像素累加值为最小，则将所述第二移动窗口当前所在区域的第一列判定为黑水印所在区域的起始列。A6、根据确定的黑水印所在区域的终止行以及黑水印所在区域的起始列定位黑水印在所述图像的区域。步骤S13，统计所述黑水印在所述图像的区域对应的最大灰度值和最小灰度值。具体地，可先将需识别黑水印的纸张对应的图像转为灰度图像，再统计黑水印定位的区域的灰度值，根据统计的灰度值确定该区域的最大灰度值和最小灰度值。步骤S14本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种黑水印识别方法，其特征在于，包括：获取需识别黑水印的纸张对应的图像；根据所述图像定位黑水印在所述图像的区域；统计所述黑水印在所述图像的区域对应的最大灰度值和最小灰度值；根据统计的最大灰度值、最小灰度值、预设的标准最大灰度值以及预设的标准最小灰度值识别所述黑水印是否符合要求。

【技术特征摘要】
1.一种黑水印识别方法，其特征在于，包括：获取需识别黑水印的纸张对应的图像；根据所述图像定位黑水印在所述图像的区域；统计所述黑水印在所述图像的区域对应的最大灰度值和最小灰度值；根据统计的最大灰度值、最小灰度值、预设的标准最大灰度值以及预设的标准最小灰度值识别所述黑水印是否符合要求。2.如权利要求1所述的黑水印识别方法，其特征在于，所述根据统计的最大灰度值、最小灰度值、预设的标准最大灰度值以及预设的标准最小灰度值识别所述黑水印是否符合要求，包括：将统计的最大灰度值和最小灰度值之间的灰度值划分为N份，N大于或等于1；将N份的灰度值与预设的N份标准灰度值比较，所述预设的N份标准灰度值通过将预设的标准最大灰度值和预设的标准最小灰度值之间的灰度值划分为N份确定；在所述N份的灰度值至少存在M份灰度值与预设的标准灰度值不同时，判定所述黑水印不符合要求，否则，判定所述黑水印符合要求，M大于或等于1，且M小于N。3.如权利要求2所述的黑水印识别方法，其特征在于，在所述将统计的最大灰度值和最小灰度值之间的灰度值划分为N份之前，包括：判断最大灰度值与预设的标准最大灰度值的差是否小于第一预设差值阈值，以及，判断最小灰度值与预设的标准最小灰度值的差是否小于第二预设差值阈值，以便在最大灰度值与预设的标准最大灰度值的差小于第一预设差值阈值且最小灰度值与预设的标准最小灰度值的差小于第二预设差值阈值时，将统计的最大灰度值和最小灰度值之间的灰度值划分为N份。4.如权利要求2所述的黑水印识别方法，其特征在于，所述将N份的灰度值与预设的N份标准灰度值比较，包括：分别统计所述N份的灰度值的总和以及分别统计预设的N份标准灰度值的总和；分别将所述N份的灰度值的总和与预设的N份标准灰度值的总和比较；对应地，所述在所述N份的灰度值至少存在M份灰度值与预设的标准灰度值不同时，判定所述黑水印不符合要求，否则，判定所述黑水印符合要求具体为：在所述N份的灰度值中，任一份灰度值的总和与预设的N份标准灰度值的总和的差都大于预设总和差值阈值时，判定所述任一份灰度值与预设的N份标准灰度值不同，在所述N份的灰度值至少存在M份灰度值与预设的标准灰度值不同时，判定所述黑水印不符合要求，否则，判定所述黑水印符合要求。5.如权利要求2所述的黑水印识别方法，其特征在于，所述将N份的灰度值与预设的N份标准灰度值比较，包括：分别统计所述N份的灰度值的均值以及分别统计预设的N份标准灰度值的均值；分别将所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄勃，
申请(专利权)人：深圳怡化电脑股份有限公司，深圳市怡化时代科技有限公司，深圳市怡化金融智能研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44