一种纸币图案中的曲线边界定位方法及设备技术

本发明专利技术公开了一种纸币图案中的曲线边界定位方法，其包括：获取纸币的灰度图像并选取包含待定曲线的特征区域，所述特征区域包括M行×N列像素点；在所述特征区域的M行像素点中设置I个单位行，每个单位行包含连续的m行像素点；计算获取每一个单位行中对应于待定曲线的边界点位置；包括：对于第i个单位行，采用多种边界点定位方法获取多个边界点备选位置，选取具有相同位置数量最多的备选位置作为第i个单位行中的边界点位置，其中，i＝1～I；根据已确定的I个单位行中的边界点位置，获得所述待定曲线的边界。本发明专利技术提供的纸币图案中的曲线边界定位方法，可以准确地确定纸币图案中的曲线边界的位置，为纸币的识别工作提供重要的依据。

【技术实现步骤摘要】
一种纸币图案中的曲线边界定位方法及设备
本专利技术涉及纸币识别
，尤其涉及一种纸币图案中的曲线边界定位方法及设备。
技术介绍
货币是商品交换的媒介，是人类经济发展与贸易过程的伴生物。纸币是货币的一种，其在漫长的货币史上占据着重要地位，虽然人类历史上一直有多种形式的货币在流通、发展，但即使在电子货币开始兴起的今天，纸币现金流通依然是目前国际上金融界货币流通的最重要方式，可以预见纸币在未来也将长期存在。随着经济的发展，纸币的流通量越来越大，很多行业都出现了基于纸币识别技术的智能化无人收费系统。例如，纸币识别技术不仅可以应用在自动售货售票上，也可以应用到银行的自动存取款机或营业厅的自动交费机等系统中。同时，点钞机的专利技术也为各个行业提供了方便。纸币识别装置的应用，节省了大量的人力资源，极大地提升了工作效率。现有技术中一般通过对纸币中的某个或某几个图像区域的特征判断来鉴别纸币真伪，包括通过获取某个或某几个图像区域的高度或宽度来鉴别纸币真伪。纸币图案中包含有多处特有的曲线特征，如果可以准确地提取纸币图案中的曲线特征，则可以为纸币的识别工作(例如真伪鉴别)提供重要的依据。目前，对于纸币图案中的曲线特征的提取是业内面临的难题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种纸币图案中的曲线边界定位方法，该定位方法可以准确地确定纸币图案中的曲线边界的位置，进而可以准确地提取纸币图案中的曲线特征，为纸币的识别工作(例如真伪鉴别)提供重要的依据。为了实现上述的目的，本专利技术采用了如下的技术方案：一种纸币图案中的曲线边界定位方法，其包括：获取纸币的灰度图像并选取包含待定曲线的特征区域，所述特征区域包括M行×N列像素点；在所述特征区域的M行像素点中设置I个单位行，每个单位行包含连续的m行像素点；计算获取每一个单位行中对应于待定曲线的边界点位置；包括：对于第i个单位行，采用多种边界点定位方法获取多个边界点备选位置，选取具有相同位置数量最多的备选位置作为第i个单位行中的边界点位置，其中，i＝1～I；根据已确定的I个单位行中的边界点位置，获得所述待定曲线的边界；其中，M、N、I、m均为正整数。优选地，计算获取第i个单位行中对应于待定曲线的边界点位置的步骤具体包括：在第i个单位行中，以第n列像素点为分界线，选取分界线左右两侧包含相等的像素点列数的左侧区域和右侧区域，按照以下方式计算获取第i个单位行中的边界点备选位置：方式(Ⅰ)、在所述特征区域的灰度图像，分别计算所述左侧区域和右侧区域的灰度平均值并计算两者的比值或差值X1，将n的取值从1至N依次计算比值或差值X1，选取X1取得最大值X1(max)时对应的某一列像素点的位置确定为第i个单位行中的边界点备选位置A1；方式(Ⅱ)、将所述特征区域的灰度图像进行二值化处理获得二值化图像，将二值化图像中灰度值达到二值化阈值以上的像素点记为白点，否则记为黑点；分别计算所述左侧区域和右侧区域的黑点或白点数量并计算两者的比值或差值X2，将n的取值从1至N依次计算比值或差值X2，选取X2取得最大值X2(max)时对应的某一列像素点的位置确定为第i个单位行中的边界点备选位置A2；方式(Ⅲ)、将所述特征区域的灰度图像进行二值化处理获得二值化图像，将二值化图像中灰度值达到二值化阈值以上的像素点全部赋值为255或二值化阈值；计算所述左侧区域和右侧区域包含的所有像素点的灰度值方差X3，将n的取值从1至N依次计算灰度值方差X3，选取X3取得最大值X3(max)时对应的某一列像素点的位置确定为第i个单位行中的边界点备选位置A3；判断所述备选位置A1、A2和A3是否位于相同的位置，若是其中的两个或三个位于相同的位置，则将该相同的位置确定为第i个单位行中的边界点位置。优选地，若任意两个备选位置之间的差异不超过3个像素点时，则该两个备选位置视为位于相同的位置。优选地，若所述备选位置A1、A2和A3均位于不同的位置，则按照以下条件重新确定第i个单位行中的边界点位置：条件1、按照所述方式(Ⅱ)计算，选取满足X2达到最大值X2(max)的60％以上的各列像素点；条件2、按照所述方式(Ⅲ)计算，选取满足X3达到最大值X3(max)的60％以上的各列像素点；条件3、在同时满足所述条件1和所述条件2的多列像素点中，按照所述方式(Ⅰ)计算，在该些多列像素点内选取X1取得最大值时对应的某一列像素点的位置确定为第i个单位行中的边界点位置。优选地，所述左侧区域和所述右侧区域分别包含J列像素点，J为正整数；其中，若第n列像素点左侧的所有像素点的列数小于J时，所述左侧区域包括第n列像素点左侧的所有像素点的列数，并且所述右侧区域仅选取与所述左侧区域数量相等的像素点列数；相应地，若第n列像素点右侧的所有像素点的列数小于J时，所述右侧区域包括第n列像素点右侧的所有像素点的列数，并且所述左侧区域仅选取与所述右侧区域数量相等的像素点列数。优选地，J的取值范围是8～12。优选地，m的取值范围是1～3。优选地，在所述特征区域中，相邻两个单位行之间间隔k行像素点，k的取值范围是0～15。优选地，k的取值范围是5～10。本专利技术还提供了一种纸币图案中的曲线边界定位设备，所述设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的纸币图案中的曲线边界定位方法。本专利技术实施例提供的纸币图案中的曲线边界定位方法及设备，可以准确地确定纸币图案中的曲线边界的位置，进而可以准确地提取纸币图案中的曲线特征，为纸币的识别工作(例如真伪鉴别)提供重要的依据。附图说明图1是本专利技术实施例提供的纸币图案中的曲线边界定位方法的工作流程图；图2是本专利技术实施例提供的纸币图案中的曲线边界定位设备的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式进行详细说明。这些优选实施方式的示例在附图中进行了例示。附图中所示和根据附图描述的本专利技术的实施方式仅仅是示例性的，并且本专利技术并不限于这些实施方式。在此，还需要说明的是，为了避免因不必要的细节而模糊了本专利技术，在附图中仅仅示出了与根据本专利技术的方案密切相关的结构和/或处理步骤，而省略了与本专利技术关系不大的其他细节。本实施例提供了一种纸币字迹污损的检测方法，参阅图1，所述检测方法包括步骤：步骤S101、获取纸币的灰度图像并选取包含待定曲线的特征区域，所述特征区域包括M行×N列像素点，其中，M、N均为正整数。步骤S102、在所述特征区域的M行像素点中设置I个单位行，每个单位行包含连续的m行像素点，其中，I、m均为正整数。具体地，m的取值范围是1～3，也就是说，以连续的1到3行像素点为一个单位行进行后续的定位计算。步骤S103、计算获取每一个单位行中对应于待定曲线的边界点位置；包括：对于第i个单位行，采用多种边界点定位方法获取多个边界点备选位置，选取具有相同位置数量最多的备选位置作为第i个单位行中的边界点位置，其中，i＝1～I。步骤S104、根据已确定的I个单位行中的边界点位置，获得所述待定曲线的边界。具体地，步骤S102中，在所述特征区域中对于I个单位行的设置，相邻两个单位行之间可以是间隔k行像素点，k的取值范围是0～15。举例来本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种纸币图案中的曲线边界定位方法，其特征在于，包括：获取纸币的灰度图像并选取包含待定曲线的特征区域，所述特征区域包括M行×N列像素点；在所述特征区域的M行像素点中设置I个单位行，每个单位行包含连续的m行像素点；计算获取每一个单位行中对应于待定曲线的边界点位置；包括：对于第i个单位行，采用多种边界点定位方法获取多个边界点备选位置，选取具有相同位置数量最多的备选位置作为第i个单位行中的边界点位置，其中，i＝1～I；根据已确定的I个单位行中的边界点位置，获得所述待定曲线的边界；其中，M、N、I、m均为正整数。

【技术特征摘要】
1.一种纸币图案中的曲线边界定位方法，其特征在于，包括：获取纸币的灰度图像并选取包含待定曲线的特征区域，所述特征区域包括M行×N列像素点；在所述特征区域的M行像素点中设置I个单位行，每个单位行包含连续的m行像素点；计算获取每一个单位行中对应于待定曲线的边界点位置；包括：对于第i个单位行，采用多种边界点定位方法获取多个边界点备选位置，选取具有相同位置数量最多的备选位置作为第i个单位行中的边界点位置，其中，i＝1～I；根据已确定的I个单位行中的边界点位置，获得所述待定曲线的边界；其中，M、N、I、m均为正整数。2.根据权利要求1所述的纸币图案中的曲线边界定位方法，其特征在于，计算获取第i个单位行中对应于待定曲线的边界点位置的步骤具体包括：在第i个单位行中，以第n列像素点为分界线，选取分界线左右两侧包含相等的像素点列数的左侧区域和右侧区域，按照以下方式计算获取第i个单位行中的边界点备选位置：方式(Ⅰ)、在所述特征区域的灰度图像，分别计算所述左侧区域和右侧区域的灰度平均值并计算两者的比值或差值X1，将n的取值从1至N依次计算比值或差值X1，选取X1取得最大值X1(max)时对应的某一列像素点的位置确定为第i个单位行中的边界点备选位置A1；方式(Ⅱ)、将所述特征区域的灰度图像进行二值化处理获得二值化图像，将二值化图像中灰度值达到二值化阈值以上的像素点记为白点，否则记为黑点；分别计算所述左侧区域和右侧区域的黑点或白点数量并计算两者的比值或差值X2，将n的取值从1至N依次计算比值或差值X2，选取X2取得最大值X2(max)时对应的某一列像素点的位置确定为第i个单位行中的边界点备选位置A2；方式(Ⅲ)、将所述特征区域的灰度图像进行二值化处理获得二值化图像，将二值化图像中灰度值达到二值化阈值以上的像素点全部赋值为255或二值化阈值；计算所述左侧区域和右侧区域包含的所有像素点的灰度值方差X3，将n的取值从1至N依次计算灰度值方差X3，选取X3取得最大值X3(max)时对应的某一列像素点的位置确定为第i个单位行中的边界点备选位置A3；判断所述备选位置A1、A2和A3是否位于相同的位置，若是其中的两个或三个位于相同的位置，则将该相同的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李杰，
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