一种八线找点算法及基于八线找点算法的纸币清分方法技术

本发明专利技术公开了一种八线找点算法及基于八线找点算法的纸币清分方法，属于现金交易领域。包括以下步骤：第一步:读取纸币的图像文件；第二步：判断纸币的横向信息；第三步：判断纸币的纵向信息；第四步：根据八线找点算法综合判别纸币的横纵向长度，识别纸币面额，若能识别则进行下一步，若无法识别，则输出结果为无法识别。第五步：根据纸币样本的像素点总数，和识别的纸币图像像素点进行残缺率计算，若残缺率符合要求则进行下一步，若残缺率过高，则输出结果为纸币破损严重。第六步：进行区域取样，根据纸币的灰度值对比判断纸币的面向、方位和新旧等级，并输出最终判别结果。更快速的对纸币进行清分，并输出更为全面的清分结果。

An Eight-Line Point-Finding Method and Paper Currency Clearing Method Based on Eight-Line Point-Finding Method

【技术实现步骤摘要】
一种八线找点算法及基于八线找点算法的纸币清分方法
本专利技术涉及现金交易领域，尤其涉及一种八线找点算法及基于八线找点算法的纸币清分方法。基于八线找点算法的纸币清分方法，具体是通过纸币图像信息，对纸币的面额、残缺、方位、新旧、面向5种信息进行判别分类的一种方法。
技术介绍
目前，银行、公交公司、商贸公司等场合每天都有大量的纸币流通。这些流通的纸币面额不一、损坏程度不同，依靠人工清分需要大量的劳动力进行重复工作，不但效率低，而且难以管理。随着时代的发展，设计高效清分的方法对纸币进行自动清分是必然的趋势，如基于图像特征与机器学习相结合的纸币清分算法、基于分块灰度直方图和形态区域分割的污渍特征提取新旧识别算法等。但是，上述方法较为复杂，导致清分过程用时较长，且输出结果不够全面。
技术实现思路
本专利技术针对现有纸币清分方法的上述问题，提供一种八线找点算法及基于八线找点算法的纸币清分方法的技术方案，清分速度更快，清分结果输出更全面。一种八线找点算法，其特征在于包括以下步骤：步骤(1)：从左向右沿着第一轨迹线搜索，找到第一个与图像左边边缘相交的点B；步骤(2)：从左向右沿着第二轨迹线搜索，找到第一个与图像左边边缘相交的点A；步骤(3)：根据A、B两点的xA、xB值(横向坐标值)可以得到忽略旋转的图像左边边界的横向坐标值即可确定纸币左边位置；步骤(4)：从右向左沿着第三轨迹线搜索，找到第一个与图像右边边缘相交的点E；步骤(5)：从右向左沿着第四轨迹线搜索，找到第一个与图像右边边缘相交的点F；步骤(6)：根据E、F两点的xE、xF值(横向坐标值)可以得到忽略旋转的图像右边边界的横向坐标值即可确定纸币的右边位置；步骤(9)：从下向上沿着第五轨迹线搜索，找到第一个与图像左边边缘相交的点C；步骤(10)：从下向上沿着第六轨迹线搜索，找到第一个与图像左边边缘相交的点D；步骤(11)：根据C、D两点的yC、yD值(纵向坐标值)可以得到忽略旋转的图像下边边界的纵向坐标值即可确定纸币下边位置；步骤(12)：从上向下沿着第七轨迹线搜索，找到第一个与图像上边边缘相交的点H；步骤(13)：从右向左沿着第八轨迹线搜索，找到第一个与图像上边边缘相交的点G；步骤(14)：根据H、G两点的yH、yG值(纵向坐标值)可以得到忽略旋转的图像上边边界的纵向坐标值即可确定纸币的上边位置；进一步的，所述的步骤(6)确定纸币左右位置后，进行步骤(7)：检测xF-xA与xE-xB之间的差值，若大于设定的误差允许值δx，则认为纸币存在破损或者严重污染，进行报错处理；所述的步骤(14)确定纸币上下位置后，进行步骤(15)：检测yH-yC与yG-yD之间的差值，若大于设定的误差允许值δy，则认为纸币存在破损或者严重污染，进行报错处理。进一步的，所述的步骤(6)在确定纸币的左右位置后，进行步骤(8)：计算纸币的横向长度xright－xleft；在所述的步骤(14)确定纸币的上下位置后，进行步骤(16)：计算纸币的纵向宽度ytop－ydown。进一步的，纸币上包括强对比区域，灰度均值相差10以上，根据区域取样的灰度均值，与纸币样本区域灰度均值对比，可判断纸币的新旧等级。一种基于八线找点算法的纸币清分方法，包括以下步骤：第一步:读取纸币的图像文件；第二步：判断纸币的横向信息，即通过八线找点算法进行纸币的左右边界定位，并进行纸币的横向破损与污染判别，若结果正常，则进行下一步；若首次判别结果为纸币有残缺，则判断纸币是否可进行横向结果修正，若判别结果为可进行横向修正，进入下一步，若判别结果为不可进行横向修正，则输出结果为纸币破损严重。第三步：判断纸币的纵向信息，即通过八线找点算法进行纸币的上下边界定位，并进行纸币的纵向破损与污染判别，若结果正常，则进行下一步，若首次判别结果为纸币有残缺，则判断纸币是否可进行纵向结果修正，若判别结果为可进行纵向修正，进入下一步，若判别结果为不可进行纵向修正，则输出结果为纸币破损严重；第四步：根据八线找点算法综合判别纸币的横纵向长度，识别纸币面额，若能识别则进行下一步，若无法识别，则输出结果为无法识别。第五步：根据纸币样本的像素点总数，和识别的纸币图像像素点进行残缺率计算，若残缺率符合要求则进行下一步，若残缺率过高，则输出结果为纸币破损严重。第六步：进行区域取样，根据纸币的灰度值对比判断纸币的面向、方位和新旧等级，并输出最终判别结果。进一步的，所述的根据纸币横纵向长度与纸币样本对比，以横纵向长度信息识别面额。进一步的，所述的横纵向长度信息识别面额的具体方法如下：根据8线找点法找到的8个点，确定4条直线，将左边直线、下边直线相交得到对角点H1,将上边直线、右边直线相交得到对角点H2，求取H1、H2的距离，对比各面额纸币的距离，区分纸币的面额。进一步的，所述的第五步，提取各类纸币样本的总像素点作为对比对象。进一步的，所述的第六步，根据各类纸币样本取样区域的灰度值对比，取其均值，设置对应的新旧等级作为输出结果。进一步的，确定纸币的面额及版本采用图像长度测量值样本进行区间估计的方法，具体方法如下：设长总体ξ～N(μ,σ2)，(X1,X2,…,Xn)是ξ的样本，现求长的均值μ的水平为1-α的置信区间，其中1-α根据实际情况确定；对于服从N(0,1)正态分布的独立随机变量ξ，η，相互独立，如下求出长宽样本总体之和ζ＝ξ+η的概率密度：设ξ，η的联合分布密度为则由ξ，η相互独立可得：故的纸币长宽之和ζ＝ξ+η的分布函数F为：其中z为纸币长宽之和，P为长宽样本观测值之和小于或等于z条件下的概率。令x+y＝u，则y＝u-x，从而所以即也就是ζ～N(0,2)，由此得到结论：服从正态分布的独立随机变量之和仍服从正态分布，且可推广到有限个的情形；若ξi～N(0,1)(i＝1,2,…,n)且相互独立，则：一般的，若且相互独立，则：即正态随机变量的线性函数仍是正态随机变量。设纸币的采样样本(X1,X2,…,Xn)是总体ξ～N(μ,σ2)的样本，为样本均值是X1,X2,…,Xn的线性函数，由上知其服从正态分布，又由则有即有现设S*为修正样本标准差，S2为样本方差，根据以上及正态总体统计量的分布定理“如果样本(X1,X2,…,Xn)是总体ξ～N(μ,σ2)的样本，为样本均值，S2为样本方差，则有(1)与S2相互独立(2)有：1)2)3)与S2相互独立即与相互独立因此，由t分布的定义“若有ξ～N(0,1)，η～χ2(n)，相互独立，则称所服从的分布为自由度是n的t分布”，记为t(n)，t分布的概率密度为：可得所以，对于实际情况确定的α，自由度n-1，查表可得t分布的临界值t1-α/2(n-1)，使得即使得即有令则有p{T1≤μ≤T2}＝1-α(4)[T1,T2]就是长的均值μ的水平为1-α的置信区间。上述技术方案的有益效果：本技术方案简单，并可以快速确定纸币的横纵向宽度，根据8线找点法找到的8个点，可以确定4条直线，将左边直线、下边直线相交得到对角点H1,将上边直线、右边直线相交得到对角点H2，求取H1、H2的距离，即可区分纸币的面额。可以有效快速的检测纸币的破损或污染程度，根据纸币在图像中占据的大小(像素点)是一定的，与正常纸币对比像素点数目，则可快速判断出纸币的破损程度或污本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种八线找点算法，其特征在于包括以下步骤：步骤(1)：从左向右沿着第一轨迹线(1)搜索，找到第一个与图像左边边缘相交的点B；步骤(2)：从左向右沿着第二轨迹线(2)搜索，找到第一个与图像左边边缘相交的点A；步骤(3)：根据A、B两点的xA、xB值(横向坐标值)可以得到忽略旋转的图像左边边界的横向坐标值

【技术特征摘要】
1.一种八线找点算法，其特征在于包括以下步骤：步骤(1)：从左向右沿着第一轨迹线(1)搜索，找到第一个与图像左边边缘相交的点B；步骤(2)：从左向右沿着第二轨迹线(2)搜索，找到第一个与图像左边边缘相交的点A；步骤(3)：根据A、B两点的xA、xB值(横向坐标值)可以得到忽略旋转的图像左边边界的横向坐标值即可确定纸币左边位置；步骤(4)：从右向左沿着第三轨迹线(3)搜索，找到第一个与图像右边边缘相交的点E；步骤(5)：从右向左沿着第四轨迹线(4)搜索，找到第一个与图像右边边缘相交的点F；步骤(6)：根据E、F两点的xE、xF值(横向坐标值)可以得到忽略旋转的图像右边边界的横向坐标值即可确定纸币的右边位置；步骤(9)：从下向上沿着第五轨迹线(5)搜索，找到第一个与图像左边边缘相交的点C；步骤(10)：从下向上沿着第六轨迹线(6)搜索，找到第一个与图像左边边缘相交的点D；步骤(11)：根据C、D两点的yC、yD值(纵向坐标值)可以得到忽略旋转的图像下边边界的纵向坐标值即可确定纸币下边位置；步骤(12)：从上向下沿着第七轨迹线(7)搜索，找到第一个与图像上边边缘相交的点H；步骤(13)：从右向左沿着第八轨迹线(8)搜索，找到第一个与图像上边边缘相交的点G；步骤(14)：根据H、G两点的yH、yG值(纵向坐标值)可以得到忽略旋转的图像上边边界的纵向坐标值即可确定纸币的上边位置。2.根据权利要求1所述的一种八线找点算法，其特征在于，所述的步骤(6)确定纸币左右位置后，进行步骤(7)：检测xF-xA与xE-xB之间的差值，若大于设定的误差允许值δx，则认为纸币存在破损或者严重污染，进行报错处理；在所述的步骤(14)确定纸币上下位置后，进行步骤(15)：检测yH-yC与yG-yD之间的差值，若大于设定的误差允许值δy，则认为纸币存在破损或者严重污染，进行报错处理。3.根据权利要求1所述的一种八线找点算法，其特征在于，所述的步骤(6)在确定纸币的左右位置后，进行步骤(8)：计算纸币的横向长度xright－xleft；在所述的步骤(14)确定纸币的上下位置后，进行步骤(16)：计算纸币的纵向宽度ytop－ydown。4.根据权利要求1所述的一种八线找点算法，其特征在于，纸币上包括强对比区域，灰度均值相差10以上，根据区域取样的灰度均值，与纸币样本区域灰度均值对比，可判断纸币的新旧等级。5.一种基于权利要求1-4任一所述的八线找点算法的纸币清分方法，其特征在于包括以下步骤：第一步:读取纸币的图像文件；第二步：判断纸币的横向信息，即通过八线找点算法进行纸币的左右边界定位，并进行纸币的横向破损与污染判别，若结果正常，则进行下一步；若首次判别结果为纸币有残缺，则判断纸币是否可进行横向结果修正，若判别结果为可进行横向修正，进入下一步，若判别结果为不可进行横向修正，则输出结果为纸币破损严重。第三步：判断纸币的纵向信息，即通过八线找点算法进行纸币的上下边界定位，并进行纸币的纵向破损与污染判别，若结果正常，则进行下一步，若首次判别结果为纸币有残缺，则判断纸币是否可进行纵向结果修正，若判别结果为可进行纵向修正，进入下一步，若判别结果为不可进行纵向修...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈慧鹏，彭章明，龚友平，陈昌，苏少辉，刘海强，陈国金，陈炫伟，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33