CN106558143A - 一种100元人民币拼接纸币的识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种100元人民币拼接纸币的识别方法及装置，其中，所述方法包括：获取纸币正面预设位置区域的灰度图，所述预设位置区域为矩形区域，包括所述纸币部分水印区域和最接近所述水印区域数字1的左侧边缘部分；根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置；根据所述纸币水印区域与图像区域的交界列位置和所述灰度图的像素灰度特征确定所述数字1的第一边缘列位置；根据所述交界列位置与所述第一边缘列位置的距离差值确定所述纸币是否为拼接纸币。能够有效识别100元人民币拼接纸币。且识别速度更快、识别效果稳定。

Description

一种100元人民币拼接纸币的识别方法及装置

技术领域

本发明涉及纸币检测领域，尤其涉及一种100元人民币拼接纸币的识别方法及装置。

背景技术

近年来，出现了拼接纸币在市场中流通的现象。所述的拼接纸币是指将纸币的正面或背面揭开，利用剪割、拼凑、涂改等手段来伪造纸币。目前，比较常见的“拼接纸币”主要有两种：一种是将一张真币一分为二，同时通过粘补将一半真币和一半假币拼凑在一起；另一种是对小面额真币进行裁剪，将挖剪下真币上的变色荧光数字粘补在大面额伪币的相同位置上，以伪充真。

现有的纸币真伪识别方法中，对拼接纸币的辨识较为困难。尤其是使用将小面额真币的变色荧光数字部分拼接到大面额伪币拼接方法的拼接纸币，由于其光变油墨等防伪特征都是由真币贴补过来的，现有的基于上述防伪特征的识别方法无法辨识其真伪。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提出一种100元人民币拼接纸币的识别方法及装置，以实现对100元人民币拼接纸币的有效识别。

第一方面，本发明实施例提供了一种100元人民币拼接纸币的识别方法，所述方法包括：

获取纸币正面预设位置区域的灰度图，所述预设位置区域为矩形区域，包括所述纸币部分水印区域和最接近所述水印区域数字1的左侧边缘部分；

根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置；

根据所述纸币水印区域与图像区域的交界列位置和所述灰度图的像素灰度特征确定所述数字1的第一边缘列位置；

根据所述交界列位置与所述第一边缘列位置的距离差值确定所述纸币是否为拼接纸币。

第二方面，本发明实施例提供了一种100元人民币拼接纸币的识别装置，所述装置包括：

灰度图获取模块，用于获取纸币正面预设位置区域的灰度图，所述预设位置区域为矩形区域，包括所述纸币部分水印区域和最接近所述水印区域数字1的左侧边缘部分；

交界列位置确定模块，用于根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置；

第一边缘列位置确定模块，用于根据所述纸币水印区域与图像区域的交界列位置和所述灰度图的像素灰度特征确定所述数字1的第一边缘列位置；

拼接纸币确定模块，用于根据所述交界列位置与所述第一边缘列位置的距离差值确定所述纸币是否为拼接纸币。

本发明实施例所提供的100元人民币拼接纸币的识别方法及装置，能够通过获取纸币正面图像所切取的小块预设位置区域中数字区域、水印区域和光变油墨数字1的灰度值特征，有效识别100元人民币拼接纸币。且识别速度更快、识别效果稳定。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本发明第一实施例提供的100元人民币拼接纸币的识别方法的流程示意图；

图2是本发明第一实施例提供的100元人民币拼接纸币的识别方法中预设位置区域的灰度图；

图3是本发明第二实施例提供的100元人民币拼接纸币的识别方法的流程示意图；

图4是本发明第二实施例提供的100元人民币拼接纸币的识别方法中灰度图列投影的直方图；

图5是本发明第三实施例提供的100元人民币拼接纸币的识别方法的流程示意图；

图6是本发明第四实施例提供的100元人民币拼接纸币的识别方法的流程示意图；

图7是本发明第五实施例提供的100元人民币拼接纸币的识别装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。

图1示出本发明的第一实施例。

图1是本发明第一实施例提供的100元人民币拼接纸币的识别方法的流程示意图，本实施例的方法可以由100元人民币拼接纸币的识别装置来执行，该装置可通过硬件和/或软件的方式实现，并一般可以集成于可滚动输出的存储一体自动柜员机(Automatic Teller Machine，ATM)终端内。

参见图1，所述100元人民币拼接纸币的识别方法，包括：

步骤S101，获取纸币正面预设位置区域的灰度图，所述预设位置区域为矩形区域，包括所述纸币部分水印区域和最接近所述水印区域数字1的左侧边缘部分。

目前，不法分子将低面值的真币进行裁剪，从中抽条，再与假的100元面额纸币重新拼接，形成100元面值的人民币拼接币，获取不法利润。由于不法分子需要使用低面值的真币数字部分将假币上不易仿制的光变油墨数字部分进行掩盖，所以，目前绝大部分的拼接纸币都是在纸币正面图像部分中数字1附近使用真币的裁剪条进行拼凑。利用这一特征，可以识别纸币是否为拼接纸币。

通过可滚动输出的存储一体自动柜员机中的图像获取装置，例如摄像头等装置获取到待识别的100元人民币纸币的正面图像，并按照预设的位置截取图像，并将截取到的图像转为灰度图。也可以先将所获取的正面图像转为灰度图，然后按照预设的位置截取相应位置的灰度图。图2是本实施例中一个预设位置区域的灰度图。由图2可以看出，所述的预设区域为矩形，包括纸币部分水印区域和最接近所述水印区域数字1的左侧边缘部分，能够完整的体现数字1的左侧边缘和水印区域与图像区域的交界。

以图2中的预设的位置为例，在横向200DPI,纵向150DPI的分辨率下，预设的区域中两顶点坐标为(260,120)、(360,220)。所述预设位置区域矩形的高度可以选择略高于数字1的高度，将略高于数字1的高度作为预设位置区域矩形的高度可以缩小预设位置区域的面积，减少相应的计算量，同时也可以更好的体现数字1边缘部分的灰度值特征，能够更好的识别100元人民币拼接纸币。

步骤S102，根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置。

水印区域的灰度与图像区域灰度存在着明显的区别，即水印区域与图像区域的交界左右两侧的灰度值很有较大的差异。水印区域灰度值较高，而图像区域相对于水印区域的灰度值较低，利用这一特性，可以确定灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置。

步骤S103，根据所述纸币水印区域与图像区域的交界列位置和所述灰度图的像素灰度特征确定所述数字1的第一边缘列位置。

由图2可以看出，所述数字1的第一边缘列位置是数字1中竖向最长的边缘位置，由于数字1是光变油墨所生成的，其灰度值与数字1周围纸币图像部分灰度值存在着一定的差异。而且具有上述明显灰度特征的列应该是与纸币水印区域与图像区域的交界列位置最接近的。利用上述特性，可以得到数字1的第一边缘列位置。

步骤S104，根据所述交界列位置与所述第一边缘列位置的距离差值确定所述纸币是否为拼接纸币。

由于人民币都是使用同一版本进行印刷，所以真的100元人民币的图像中水印区域与图像区域的交界列位置与图像区域中数字1的第一边缘列位置之间的距离是一固定值。将上述步骤所获取的交界列位置与第一边缘列位置进行减运算，获取到交界列位置与所述第一边缘列位置的距离差值，将距离差值与固定值进行比较。在距离差值与固定值不一致时，待识别的100元人民币为拼接纸币，否则，待识别的100元人民币为真钞。

本实施例能够通过获取纸币正面图像所切取的小块预设位置区域中数字区域、水印区域和光变油墨数字1的灰度值特征，有效识别100元人民币拼接纸币。且识别速度更快、识别效果稳定。

在本实施例的另一可选方式中，由于确定的交界列位置和第一边缘列位置可能会有误差，所计算得到的距离差值和真币中交界列位置与第一边缘列位置之间的固定值不相一致。会出现识别错误的情况。因此，依据所述固定值可以设定一个阈值范围，所述阈值范围可由经验确定。在所述交界列位置与所述第一边缘列位置的距离差值的绝对值大于预设的距离阈值范围时，确定所述纸币为拼接纸币。

图3示出本发明的第二实施例。

图3是本发明第二实施例提供的100元人民币拼接纸币的识别方法的流程示意图。所述100元人民币拼接纸币的识别方法以本发明第一实施例为基础，进一步的，将根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置，具体优化为：获取灰度图内所有列投影；获取相邻列投影最大差值的列位置，并将所述列位置作为交界列位置。

参见图3，所述100元人民币拼接纸币的识别方法，包括：

步骤S201，获取纸币正面预设位置区域的灰度图，所述预设位置区域为矩形区域，包括所述纸币部分水印区域和最接近所述水印区域数字1的左侧边缘部分。

步骤S202，获取灰度图内所有列投影。

所述的列投影为像素点纵向边缘位置坐标所在列的所有像素的灰度值之和。将所述灰度图内所有纵向边缘位置坐标的所在的列中的所有像素点的灰度值求和，获取到灰度图内所有的列投影。

步骤S203，获取相邻列投影最大差值的列位置，并将所述列位置作为交界列位置。

水印区域的灰度与图像区域灰度存在着明显的区别，即水印区域与图像区域的交界左右两侧的灰度值很有较大的差异。水印区域灰度值较高，而图像区域的灰度值相对于水印区域较低，在水印区域与图像区域的交界灰度值差值最大。图4是本实施例中灰度图列投影的直方图，图中左侧大椭圆处即为水印区域与图像区域的交界处。通过步骤S202所获取的列投影，能够得到相邻列投影最大差值的列位置，即水印区域与图像区域的交界列位置。

步骤S204，根据所述纸币水印区域与图像区域的交界列位置和所述灰度图的像素灰度特征确定所述数字1的第一边缘列位置。

步骤S205，根据所述交界列位置与所述第一边缘列位置的距离差值确定所述纸币是否为拼接纸币。

本实施例通过将根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置，具体优化为：获取灰度图内所有列投影；获取相邻列投影最大差值的列位置，并将所述列位置作为交界列位置。能够通过灰度图内的相邻列投影的差值变化准确地确定交界列位置。

图5示出本发明的第三实施例。

图5是本发明第三实施例提供的100元人民币拼接纸币的识别方法的流程示意图。所述100元人民币拼接纸币的识别方法以本发明第一实施例为基础，进一步的，将根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置，具体优化为：获取灰度图内所有列投影，计算所有列投影梯度的长度，获取最大梯度的长度所在的列位置，并将所述所在的列位置作为交界列位置。

参见图5，所述100元人民币拼接纸币的识别方法，包括：

步骤S301，获取纸币正面预设位置区域的灰度图，所述预设位置区域为矩形区域，包括所述纸币部分水印区域和最接近所述水印区域数字1的左侧边缘部分。

步骤S302，获取灰度图内所有列投影。

步骤S303，计算所有列投影梯度的长度，获取最大梯度的长度所在的列位置，并将所述所在的列位置作为交界列位置。

由图4可以看出，在纸币的水印部分和图像部分的交界位置的列投影急剧变小。所述的梯度的长度是该物理参数的变化率，在本实施例中即为列投影的变化率。由于水印部分和图像部分的交界位置与其周围的水印部分区域和图像部分区域像素灰度值相比突然产生较大的变化，所以在水印部分和图像部分的交界位置投影的梯度的长度最大。通过列投影梯度的长度，可以获取最大梯度的长度所在的列位置，并将所述列位置作为水印部分和图像部分的交界位置。

步骤S304，根据所述纸币水印区域与图像区域的交界列位置和所述灰度图的像素灰度特征确定所述数字1的第一边缘列位置。

步骤S305，根据所述交界列位置与所述第一边缘列位置的距离差值确定所述纸币是否为拼接纸币。

本实施例通过将根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置，具体优化为：获取灰度图内所有列投影，计算所有列投影梯度的长度，获取最大梯度的长度所在的列位置，并将所述所在的列位置作为交界列位置。能够根据灰度图中列投影的变化率准确地确定交界列位置，所需运算较少，能够进一步的减少识别时长。

图6示出本发明的第四实施例。

图6是本发明第四实施例提供的100元人民币拼接纸币的识别方法的流程示意图。所述100元人民币拼接纸币的识别方法以本发明第一实施例为基础，进一步的，将根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置，具体优化为：获取灰度图内所有列投影；计算相邻列投影的差值，并将所述差值与预设的灰度差值阈值进行比较，得到所述差值大于预设的灰度差值阈值的差值列投影；将所述与交界列位置最近的差值列投影的列位置作为第一边缘列位置。

参见图6，所述100元人民币拼接纸币的识别方法，包括：

步骤S401，获取纸币正面预设位置区域的灰度图，所述预设位置区域为矩形区域，包括所述纸币部分水印区域和最接近所述水印区域数字1的左侧边缘部分。

步骤S402，根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置。

步骤S403，获取灰度图内所有列投影。

步骤S404，计算相邻列投影的差值，并将所述差值与预设的灰度差值阈值进行比较，得到所述差值大于预设的灰度差值阈值的差值列投影。

纸币中图像区域中数字1采用光变油墨技术印刷。由图4可以看出，图4中小椭圆即为数字1的左侧边缘位置。在转为灰度图后，数字1的灰度与周围的纸币图像部分灰度有一定的差异。但与纸币图像的灰度差异比水印区域与图像区域的交界的灰度差异要小，利用这个灰度特征，可以确定数字的边缘列位置。由于数字部分的灰度值与周围图像部分的灰度值在一定的范围内，通过计算相邻列投影的差值，将所述差值与预设的灰度差值阈值进行比较，将所述差值大于预设的灰度差值阈值的列投影位置作为数字边缘的列投影位置。

步骤S405，将所述与交界列位置最近的差值列投影的列位置作为第一边缘列位置。

由于纸币正面预设位置区域可以包括图像区域中多个数字，步骤S404所得到的差值列投影可以有多个，由预设位置区域的灰度图可以看出，数字1的左侧边缘与交界列位置距离最近，可以根据步骤S402所得到的交界列位置确定数字1的左侧边缘位置，即第一边缘列位置。

本实施例通过将根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置，具体优化为：获取灰度图内所有列投影；计算相邻列投影的差值，并将所述差值与预设的灰度差值阈值进行比较，得到所述差值大于预设的灰度差值阈值的差值列投影；将所述与交界列位置最近的差值列投影的列位置作为第一边缘列位置。能够通过交界列位置和相邻列投影的差值准确地确定数字1的左侧边缘位置，进而提高拼接纸币的识别准确率。

图7示出本发明第六实施例。

图7是本发明第六实施例提供的100元人民币拼接纸币的识别装置的结构示意图。

由图7可以看出，所述的100元人民币拼接纸币的识别装置包括：灰度图获取模块510、交界列位置确定模块520、第一边缘列位置确定模块530和拼接纸币确定模块540。

其中，所述灰度图获取模块510，用于获取纸币正面预设位置区域的灰度图，所述预设位置区域为矩形区域，包括所述纸币部分水印区域和最接近所述水印区域数字1的左侧边缘部分；

所述交界列位置确定模块520，用于根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置；

所述第一边缘列位置确定模块530，用于根据所述纸币水印区域与图像区域的交界列位置和所述灰度图的像素灰度特征确定所述数字1的第一边缘列位置；

所述拼接纸币确定模块540，用于根据所述交界列位置与所述第一边缘列位置的距离差值确定所述纸币是否为拼接纸币。

本发明实施例通过获取纸币正面图像所切取的小块预设位置区域中数字区域、水印区域和光变油墨数字1的灰度值特征，有效识别100元人民币拼接纸币。且识别速度更快、识别效果稳定。

进一步的，所述交界列位置确定模块520，包括：第一列投影获取单元521和第一交界列位置获取单元522。

其中，所述第一列投影获取单元521，用于获取灰度图内所有列投影；

所述第一交界列位置获取单元522，用于比较所有列投影的大小，获取相邻列投影最大差值的列位置，并将所述列位置作为交界列位置。

进一步的，所述交界列位置确定模块520，包括：所述第二列投影获取单元523和第二交界列位置获取单元524。

其中，所述第二列投影获取单元523，用于获取灰度图内所有列投影；

所述第二交界列位置获取单元524，用于计算所有列投影梯度的长度，获取最大梯度的长度所在的列位置，并将所述所在的列位置作为交界列位置。

进一步的，第一边缘列位置确定模块530，包括：第三列投影获取单元531、差值列投影获取单元532和第一边缘列位置确定单元533。

其中，所述第三列投影获取单元531，用于获取灰度图内所有列投影；

所述差值列投影获取单元532，用于计算相邻列投影的差值，并将所述差值与预设的灰度差值阈值进行比较，得到所述差值大于预设的灰度差值阈值的差值列投影；

所述第一边缘列位置确定单元533，用于将所述与交界列位置最近的差值列投影的列位置作为第一边缘列位置。

进一步的，所述拼接纸币确定模块540，用于：

在所述交界列位置与所述第一边缘列位置的距离差值的绝对值大于预设的距离阈值范围时，确定所述纸币为拼接纸币。

上述100元人民币拼接纸币的识别装置可执行本发明实施例所提供的100元人民币拼接纸币的识别方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域普通技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间的相同或相似的部分互相参见即可。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种100元人民币拼接纸币的识别方法，其特征在于，包括：

获取纸币正面预设位置区域的灰度图，所述预设位置区域为矩形区域，包括所述纸币部分水印区域和最接近所述水印区域数字1的左侧边缘部分；

根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置；

根据所述纸币水印区域与图像区域的交界列位置和所述灰度图的像素灰度特征确定所述数字1的第一边缘列位置；

根据所述交界列位置与所述第一边缘列位置的距离差值确定所述纸币是否为拼接纸币。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置，包括：

获取灰度图内所有列投影；

获取相邻列投影最大差值的列位置，并将所述列位置作为交界列位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述灰度图的像素灰度分布特征确定所述子灰度图中数字部分和水印部分的交界列位置，包括：

获取灰度图内所有列投影；

计算所有列投影梯度的长度，获取最大梯度的长度所在的列位置，并将所述列位置作为交界列位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述纸币水印区域与图像区域的交界列位置和所述灰度图的像素灰度特征确定所述数字1的第一边缘列位置，包括：

获取灰度图内所有列投影；

计算相邻列投影的差值，并将所述差值与预设的灰度差值阈值进行比较，得到所述差值大于预设的灰度差值阈值的差值列投影；

将与交界列位置最近的所述差值列投影的列位置作为第一边缘列位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述交界位置与所述第一边缘位置的距离差值确定所述纸币是否为拼接纸币，包括：

在所述交界列位置与所述第一边缘列位置的距离差值的绝对值大于预设的距离阈值范围时，确定所述纸币为拼接纸币。

6.一种100元人民币拼接纸币的识别装置，其特征在于，包括：

灰度图获取模块，用于获取纸币正面预设位置区域的灰度图，所述预设位置区域为矩形区域，包括所述纸币部分水印区域和最接近所述水印区域数字1的左侧边缘部分；

交界列位置确定模块，用于根据所述灰度图的像素灰度特征确定所述灰度图中水印区域与图像区域的交界列位置；

第一边缘列位置确定模块，用于根据所述纸币水印区域与图像区域的交界列位置和所述灰度图的像素灰度特征确定所述数字1的第一边缘列位置；

拼接纸币确定模块，用于根据所述交界列位置与所述第一边缘列位置的距离差值确定所述纸币是否为拼接纸币。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述交界列位置确定模块，包括：

第一列投影获取单元，用于获取灰度图内所有列投影；

第一交界列位置获取单元，用于获取相邻列投影最大差值的列位置，并将所述列位置作为交界列位置。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述交界列位置确定模块，包括：

第二列投影获取单元，用于获取灰度图内所有列投影；

第二交界列位置获取单元，用于计算所有列投影梯度的长度，获取最大梯度的长度所在的列位置，并将所述列位置作为交界列位置。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一边缘列位置确定模块，包括：

第三列投影获取单元，用于获取灰度图内所有列投影；

差值列投影获取单元，用于计算相邻列投影的差值，并将所述差值与预设的灰度差值阈值进行比较，得到所述差值大于预设的灰度差值阈值的差值列投影；

第一边缘列位置确定单元，用于将与交界列位置最近的所述差值列投影的列位置作为第一边缘列位置。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述拼接纸币确定模块，用于：

在所述交界列位置与所述第一边缘列位置的距离差值的绝对值大于预设的距离阈值范围时，确定所述纸币为拼接纸币。