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CN110867015A - 一种人民币鉴伪方法 - Google Patents

一种人民币鉴伪方法 Download PDF

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邹相
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Abstract

本发明公开了一种人民币鉴伪方法，所述方法包括：获取待检测人民币图像中的第一图像；对所述第一图像进行分割，获取若干个区域；计算所述区域的平均灰度和像素值低于预设像素阈值的像素点数量；判断所述第一区域与其余区域的平均灰度和像素点数量的差值是否大于预设平均灰度阈值和预设像素点数量阈值，若是，则所述待检测人民币为真币。本发明还公开了一种人民币鉴伪装置。采用本发明，可以精准的鉴别所述人民币的真伪。

Description

一种人民币鉴伪方法
技术领域
本发明涉及鉴伪领域，特别是涉及一种人民币鉴伪方法。
背景技术
随着我国国民经济的发展，各种经济活动日趋频繁，市场上纸币现金流通量不断增加，流通的周期越来越短，纸币作为主要的流通货币在人们的生活中承担着重要角色。然而假币与真币朝夕相随，出现在流通领域的各个环节。假币的泛滥不仅会对人民群众的财产安全带来威胁，而且会严重干扰货币流通的各个环节，造成国家金融秩序的混乱，甚至波及政治领域，酿成经济和社会危机。因此，对纸币真假进行有效鉴别是金融防假、反假工作中必不可少的重要工作。
当前人民币纸币防伪使用了很多高科技手段，其中水印技术就是其中的一种，水印通俗来讲就是能够在迎光透视时看到某些图像或者文字，日常生活中人们经常通过这一特征鉴别纸币的真伪。受此启发，设计一种简单高效的水印识别技术是非常有意义的。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的是提供一种人民币鉴伪方法，可以精准检测纸币的真伪。
基于此，本发明提供了一种人民币鉴伪方法，所述方法包括：
获取待检测人民币图像中的第一图像；
对所述第一图像进行分割，获取若干个区域；
计算所述区域的平均灰度和像素值低于预设像素阈值的像素点数量；
判断所述第一区域与其余区域的平均灰度和像素点数量的差值是否大于预设平均灰度阈值和预设像素点数量阈值，若是，则所述待检测人民币为真币。
其中，所述获取人民币图像中的第一图像包括：
采集所述人民币图像，并将所述人民币图像进行灰度化；
根据所述灰度化人民币图像，识别所述人民币的正反面和判断是都存在水印区域；
若存在水印区域，则根据所述人民币的正反面，获取所述人民币图像预设位置中预设大小的第一图像。
其中，所述第一图像包括头像图像。
其中，对所述头像图像进行分割，获取若干个区域包括：
将所述第一图像划分为五个区域，所述五个区域分别为额头区域、左侧头发区域、右侧头发区域、上侧头发区域和耳朵区域。
其中，对所述第一图像进行分割之前还包括：
对所述第一图像进行图像增强，所述图像增强包括对所述第一图像进行直方图均衡化，获取均衡化图像。
其中，对所述第一图像进行图像增强之后，还包括：
对所述均衡化图像进行滤波，获取所述待检测图像中的高频率部分。
其中，对所述均衡化图像进行滤波，获取所述待检测图像中的高频率部分包括：
对所述均衡化头像图像进行高斯低通滤波，计算所述均衡化图像与高斯低通滤波过后图像的残差值，从而获取所述待检测人民币图像中的高频部分。
本发明实施例还提供了一种人民币鉴伪装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取待检测人民币图像中的第一图像；
分割模块，用于对所述第一图像进行分割，获取若干个区域；
计算模块，用于计算所述区域的平均灰度和像素值低于预设像素阈值的像素点数量；
判断模块，用于判断所述第一区域与其余区域的平均灰度和像素点数量的差值是否大于预设平均灰度阈值和预设像素点数量阈值，若是，则所述待检测人民币为真币。
本发明实施例还提供了一种人民币鉴伪设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的人民币鉴伪方法。
本发明实施例还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包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述人民币鉴伪方法。
采用本发明，首先获取待检测人民币图像中的第一图像，还可以对所述第一图像进行图像增强和滤波，然后对所述第一图像进行分割，获取若干个区域；计算所述区域的平均灰度和像素值低于预设像素阈值的像素点数量；判断所述第一区域与其余区域的平均灰度和像素点数量的差值是否大于预设平均灰度阈值和预设像素点数量阈值，若是，则所述待检测人民币为真币。对所述第一图像进行图像增强和滤波是为了去除一些噪音，避免所述图像失真，提高接下来检测过程的准确性，对所述第一图像进行滤波之后，还可以获取所述待检测图像中的高频部分，高频部分包含了所述待检测图像中的细节部分，使得鉴别人民币的真伪更加精准。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的人民币鉴伪方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的人民币鉴伪装置的示意图；
图3是本发明实施例提供的预设大小的灰度图像区域的示意图；
图4是本发明实施例提供的对所述灰度图像区域进行直方图均衡化的示意图；
图5是本发明实施例提供的对图像区域进行定位的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1是本发明实施例提供的人民币鉴伪方法的流程图，所述方法包括：
S101、获取待检测人民币图像中的第一图像；
其中，待检测人民币包括但不限于各种版本的人民币、外币(例如，伊朗币、美元、欧元、日元、英镑和法郎等)，也可以为加了白水印的纸张、图片等。
其中，所述获取人民币图像中的第一图像包括：
采集所述人民币图像，并将所述人民币图像进行灰度化；
根据所述灰度化人民币图像，识别所述人民币的正反面和判断是否存在水印区域；
若存在水印区域，则根据所述人民币的正反面，获取所述人民币图像预设位置中预设大小的第一图像。
检索所述待检测人民币中是否存在白水印包括：
对所述待检测人民币图像进行三级非冗余Contourlet变换，获得所述待检测人民币图像的低频子带信息和三级高频子带信息；
将所述三级高频子带中第三级高频子带中的系数作为父系数，第二级高频子带中的系数作为子系数构成树结构；
根据预先设置的密钥从所述树结构中选择相应的树结构；
计算所述选择的树结构中父系数的绝对值和所有子系数的绝对值的平均值；
通过比较所述父系数的绝对值和所有子系数的绝对值的平均值提取所述选择的树结构中水印的值；
根据所述提取的水印与预先保存的原始水印之间的相关性判断所述待检测人民币图像中是否包含水印。
当所述水印为伪随机二值序列1和-1时，所述通过比较所述父系数的绝对值和所有子系数的绝对值的平均值提取所述选择的树结构中水印的值包括：当所述父系数的绝对值大于所述所有子系数的绝对值的平均值时，提取树结构的水印的值为1；
当所述父系数的绝对值小于所述所有子系数的绝对值的平均值时，提取树结构的水印的值为-1。
根据所述提取的水印与预先保存的原始水印之间的相关性判断所述图像中是否包含水印包括：预先设置阈值；
计算所述提取的水印与预先保存的原始水印之间的相关性，获得相关性值；
当所述相关性值不小于所述阈值时，确定所述待检测人民币图像中包含水印，当所述相关性值小于所述阈值时，确定所述图像中不包含水印。
识别所述待检测人民币的正反面包括：获取所述待检测人民币图像，将所述待检测人民币图像与预设的人民币正面图像模板和人民币反面图像模板分别做匹配，若所述待检测人民图像与所述人民币正面图像模板的匹配度高于所述待检测人民币图像与所述人民币反面图像模板的匹配度，则所述待检测人民币图像为人民币正面图像，否则所述待检测人民币图像为人民币反面图像。
其中，所述第一图像包括头像图像，也可以是数字图像、莲花图像等。
S102、对所述第一图像进行分割，获取若干个区域；
所述第一图像可以为头像图像，以头像图像为例：
对所述头像图像进行分割，获取若干个区域包括：
将所述第一图像划分为五个区域，所述五个区域分别为额头区域、左侧头发区域、右侧头发区域、上侧头发区域和耳朵区域。
其中，对所述第一图像进行分割之前还包括：
对所述第一图像进行图像增强，所述图像增强包括对所述第一图像进行直方图均衡化，获取均衡化图像。对所述第一图像进行图像增强，可以突出所述第一图像中感兴趣的特征或者抑制不需要的特征，还可以改善所述第一图像的图像质量，使得所述第一图像更方便进行接下来的检测过程。
其中，对所述第一图像进行图像增强之后，还包括：
对所述均衡化图像进行滤波，获取所述待检测图像中的高频率部分。
其中，对所述均衡化图像进行滤波包括：
对所述均衡化头像图像进行高斯低通滤波，计算所述均衡化图像与高斯低通滤波过后图像的残差值，从而获取所述待检测人民币图像中的高频部分。
获取所述待检测人民币图像中的高频部分是为了突出所述待检测人民币图像中的图像细节，因为在假币的制造过程中，一些细节并不能良好的仿照真币，故在人民币的检测过程中，将所述人民币的细节作为检测对象是十分合理的。
S103、计算所述区域的平均灰度和像素值低于预设像素阈值的像素点数量；
S104、判断所述第一区域与其余区域的平均灰度和像素点数量的差值是否大于预设平均灰度阈值和预设像素点数量阈值，若是，则所述待检测人民币为真币。
举例来讲，所述第一图像被划分为五个区域，所述第一区域的平均灰度为第一平均灰度，所述第二区域的平均灰度为第二平均灰度，所述第三区域的平均灰度为第三平均灰度，所述第四区域的平均灰度为第四平均灰度，所述第五区域的平均灰度为第五平均灰度。
判断所述第一平均灰度与所述第二平均灰度之差是否大于第一差值阈值，所述第一平均灰度与所述第三平均灰度之差是否大于第二差值阈值，所述第一平均灰度与所述第四平均灰度之差是否大于第三差值阈值，所述第一平均灰度与所述第五平均灰度之差是否大于第四差值阈值。
所述第一差值阈值、第二差值阈值、第三差值阈值、第四差值阈值可以相同，也可以不相同。
所述第一区域像素点的数量为第一像素点数量，所述第二区域像素点的数量为第二像素点数量，所述第三区域像素点的数量为第三像素点数量，所述第四区域像素点的数量为第四像素点数量，所述第五区域像素点的数量为第五像素点数量。
判断所述第一像素点数量与所述第二像素点数量之差是否大于第一像素点数量阈值，判断所述第一像素点数量与所述第三像素点数量之差是否大于第二像素点数量阈值，判断所述第一像素点数量与所述第四像素点数量之差是否大于第三像素点数量阈值，判断所述第一像素点数量与所述第五像素点数量之差是否大于第四像素点数量阈值。
所述第一像素点数量阈值、第二像素点数量阈值、第三像素点数量阈值、第四像素点数量阈值可以相同，也可以不相同。
若上述判断结果均为是，则所述待检测人民币为真币。
本实施例可适用于检测人民币是否存在白水印、进而鉴别人民币真伪的情况，该方法可以由本发明实施例提供的人民币检测装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可集成在验钞器、点钞机、取存款机，或者集成在验钞器的应用端中、或点钞机的应用端中、或取存款机的应用端中。
采用本发明，首先获取待检测人民币图像中的第一图像，还可以对所述第一图像进行图像增强和滤波，然后对所述第一图像进行分割，获取若干个区域；计算所述区域的平均灰度和像素值低于预设像素阈值的像素点数量；判断所述第一区域与其余区域的平均灰度和像素点数量的差值是否大于预设平均灰度阈值和预设像素点数量阈值，若是，则所述待检测人民币为真币。对所述第一图像进行图像增强和滤波是为了去除一些噪音，避免所述图像失真，提高接下来检测过程的准确性，对所述第一图像进行滤波之后，还可以获取所述待检测图像中的高频部分，高频部分包含了所述待检测图像中的细节部分，使得鉴别人民币的真伪更加精准。
举例来讲，10000元日元的头像水印在钞票上的位置相对固定，可以选取一个预设大小的灰度图像区域(保证将头像区域都包含在内)，如图3所示；
对所述灰度图像区域进行直方图均衡化，如图4所示；
为了更好识别出头像中各区域位置，增强原始头像水印图像，可以选择直方图均衡化增加像素灰度值的动态范围，增强图像整体对比度的效果。
定位出头像图像中额头、头发和耳朵区域，如图5所示；
查找额头区域位置(如图5中1区域)，额头区域整体灰度比较白，找到这一位置，然后再在此位置基础上将头像中的位置区域分为如图5所示1区域表示额头区域，2区域表示右侧头发区域，3区域表示上部头发区域，4区域表示左侧头发区域，5区域表示耳朵区域。
对于以上准确定位后的区域，同时计算各个区域的黑点数(像素值小于某一阈值)和平均灰度，将如图3所示分成的5个区域黑点数和平均灰度分别记为black1，black2，black3，black4，black5和gary1， gary2，gary3，gary4，gary5，根据平均灰度和黑点数，判断下式是否成立：
gary1-gary2>T0，gary1-gary3>T1，gary1-gary4>T2，gary1-gary5>T3，
black1-black2>T4；black1-black3>T5；black1-black4>T6；
black1-black5>T7。
其中，Ti表示预设阈值即统计后的阈值(一定数量的均值做为阈值)；
若不成立即(即为水印异常)，从而判断所述待检测样张为假钞。
图2是本发明实施例提供的人民币鉴伪装置的示意图，本实施例可适用于检测人民币是否存在白水印、进而鉴别人民币真伪的情况，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可集成在验钞器、点钞机、取存款机，或者集成在验钞器的应用端中、或点钞机的应用端中、或取存款机的应用端中。
其中，应用端可以为内嵌于验钞器、点钞机、取存款机中的某个客户端的插件，或者为所述验钞器、点钞机、取存款机的操作系统的插件，与内嵌于所述验钞器、点钞机、取存款机中的白水印检测客户端或者所述验钞器、点钞机、取存款机的操作系统中的白水印检测的应用程序配合使用；应用端也可以为所述验钞器、点钞机、取存款机中一个独立的可提供白水印检测的客户端，本实施例对此不进行限制。
所述装置包括：
获取模块201，用于获取待检测人民币图像中的第一图像；
分割模块202，用于对所述第一图像进行分割，获取若干个区域；
计算模块203，用于计算所述区域的平均灰度和像素值低于预设像素阈值的像素点数量；
判断模块204，用于判断所述第一区域与其余区域的平均灰度和像素点数量的差值是否大于预设平均灰度阈值和预设像素点数量阈值，若是，则所述待检测人民币为真币。
本发明实施例提出的一种人民币鉴伪装置的技术特征和技术效果与本发明实施例提出的方法相同，在此不予赘述。
本发明实施例还提供了一种人民币鉴伪设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述人民币鉴伪方法。
本发明实施例还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包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述人民币鉴伪方法。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种人民币鉴伪方法，其特征在于，包括：
获取待检测人民币图像中的第一图像；
对所述第一图像进行分割，获取若干个区域；
计算所述区域的平均灰度和像素值低于预设像素阈值的像素点数量；
判断所述第一区域与其余区域的平均灰度和像素点数量的差值是否大于预设平均灰度阈值和预设像素点数量阈值，若是，则所述待检测人民币为真币。
2.如权利要求1所述人民币鉴伪方法，其特征在于，所述获取人民币图像中的第一图像包括：
采集所述人民币图像，并将所述人民币图像进行灰度化；
根据所述灰度化人民币图像，识别所述人民币的正反面和判断是否存在水印区域；
若存在水印区域，则根据所述人民币的正反面，获取所述人民币图像预设位置中预设大小的第一图像。
3.如权利要求1所述人民币鉴伪方法，其特征在于，所述第一图像包括头像图像。
4.如权利要求3所述人民币鉴伪方法，其特征在于，对所述头像图像进行分割，获取若干个区域包括：
将所述第一图像划分为五个区域，所述五个区域分别为额头区域、左侧头发区域、右侧头发区域、上侧头发区域和耳朵区域。
5.如权利要求1所述人民币鉴伪方法，其特征在于，对所述第一图像进行分割之前还包括：
对所述第一图像进行图像增强，所述图像增强包括对所述第一图像进行直方图均衡化，获取均衡化图像。
6.如权利要求5所述人民币鉴伪方法，其特征在于，对所述第一图像进行图像增强之后，还包括：
对所述均衡化图像进行滤波，获取所述待检测图像中的高频率部分。
7.如权利要求6所述人民币鉴伪方法，其特征在于，对所述均衡化图像进行滤波，获取所述待检测图像中的高频率部分包括：
对所述均衡化头像图像进行高斯低通滤波，计算所述均衡化图像与高斯低通滤波过后图像的残差值，从而获取所述待检测人民币图像中的高频部分。
8.一种人民币鉴伪装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待检测人民币图像中的第一图像；
分割模块，用于对所述第一图像进行分割，获取若干个区域；
计算模块，用于计算所述区域的平均灰度和像素值低于预设像素阈值的像素点数量；
判断模块，用于判断所述第一区域与其余区域的平均灰度和像素点数量的差值是否大于预设平均灰度阈值和预设像素点数量阈值，若是，则所述待检测人民币为真币。
9.一种人民币鉴伪设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的人民币鉴伪方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述人民币鉴伪方法。
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