CN110956737A - 一种安全线识别方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种安全线识别方法，其特征在于，包括：获取安全线图像坐标信息；对所述安全线坐标信息进行仿射变换，得到仿射后安全线图像坐标；按预设方法获取并计算仿射后安全线图像的一维特征信息；并与标准安全线一维特征信息进行匹配，判定安全线是否异常。本发明将安全线二维特征转化为多个一维特征，对安全线一维特征进行计算，将计算后的一维特征与标准安全线一维特征进行匹配。本发明不依赖图像二值化效果，不受CIS类型，纸币本身新旧差异，单一固定二值化阈值和根据比例范围划定的动态阈值影响，对于判定安全线区域涂抹铅笔、贴黑胶布等可疑钞票情况有更好效果，通过匹配穿过安全线的两条线的一维特征，还能判定安全线是否经过拼接操作。

Description

一种安全线识别方法和装置

技术领域

本发明专利涉及图像识别领域，具体涉及一种安全线识别方法和装置。

背景技术

纸币上的安全线，是纸币防伪措施中一种普遍运用的传统技术。纸币流通环节中，不法人员恶意制造假币、变造拼接的情况时有发生，点钞机需鉴别该类假币，并界面报警提示。尤其2015版100元人民币右边安全线区域，易被恶意挖掉、涂抹、贴纸，2015版本100元人民币和2005版本100元人民币易被拼接变造等等问题，点钞机支持安全线鉴伪，是纸币鉴伪的一个重要方面，对鉴别假币意义重大。

目前，识别纸币安全线通常方法是直接对包含安全线区域图像进行图像二值化处理，然后计算该区域连通域个数，但图像二值化处理方法存在两个明显的缺点：

1.二值化分割阈选取，不同类型的接触式图像传感器(CIS)，校准效果差异，纸币本身新旧差异，单一固定二值化阈值和根据比例范围划定的动态阈值，都容易影响二值化分割效果；

2.二值化分割效果欠佳的情况下，直接导致连通域计算指标异常，引起正常钞票误报。

这些都直接导致识别率低，很容易造成无法精确识别安全线的问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种安全线识别方法和装置。

一种安全线识别方法，包括：

获取安全线图像坐标信息；

对所述安全线坐标信息进行仿射变换，得到仿射后安全线图像坐标；

按预设方法获取并计算仿射后安全线图像的一维特征信息；

将获取的一维特征信息与真钞一维特征信息进行匹配，判定安全线是否异常。

进一步地，获取安全线坐标信息采用十字滑动滤波算法，具体公式为：

其中，i，j为安全线像素点对应的坐标信息，A(i,j)为坐标为(i，j)的点对应的像素值。

进一步地，所述一维特征信息包括：上升沿、下降沿个数，电平周期，正常和异常周期个数。

进一步地，上升沿计算公式为：

(A(i,j)-Ref)+(A(i-1,j)-Ref)+(A(i-2,j)-Ref)+(A(i-3,j)-Ref)<＝1且(A(i+1,j)-Ref)+(A(i+2,j)-Ref)+(A(i+3,j)-Ref)+(A(i+4,j)-Ref)>＝2；其中，A(i,j)为坐标为(i，j)的点对应的像素值，Ref为二值化分割对应的基准值，(A(i,j)-Ref)结果为逻辑运算结果0或1，求和公式表达意义为需满足的条件个数。

进一步地，下降沿计算公式为：

(A(i,j)-Ref)+(A(i-1,j)-Ref)+(A(i-2,j)-Ref)+(A(i-3,j)-Ref)>＝2且(A(i+1,j)-Ref)+(A(i+2,j)-Ref)+(A(i+3,j)-Ref)+(A(i+4,j)-Ref)<＝1其中，A(i,j)为坐标为(i，j)的点对应的像素值，Ref为二值化分割对应的基准值，(A(i,j)-Ref)结果为逻辑运算结果0或1，求和公式表达意义为需满足的条件个数。

进一步地，对所述安全线坐标信息进行仿射变换，仿射公式为：

通过仿射公式，将图像坐标(x，y)变换为(x'，y')。

进一步地，获取仿射后安全线图像的一维特征信息的方法为：对安全线进行纵向划线，使用预设采样频率横向采集，将图像二维信号转化为一维信号。

本发明还公开了一种安全线识别装置，包括：图像识别模块、仿射变换模块、

一维特征转换和计算模块、一维特征判定模块；其中，

图像识别模块，用于获取安全线坐标信息；

仿射变换模块，用于将安全线坐标信息进行仿射变换，得到仿射后安全线图像；

一维特征获取模块，用于按预设方法获取并计算仿射后安全线图像的一维特征信息；

一维特征判定模块，预存真钞安全线一维特征信息，并将所述一维特征转换和计算模块得到的一维特征信息与所述真钞安全线一维特征信息进行匹配，判定，判定安全线是否异常。

进一步地，一维特征获取模块包括一维特征转换模块和一维特征计算模块；

一维特征转换模块，对安全线进行纵向划线，使用预设采样频率横向采集，将图像二维信号转化为一维信号；

一维特征计算模块，根据上升沿、下降沿判定公式计算一维特征信息上升沿、下降沿信息；还用于根据安全线的分布特性，反射通道图像，获取预设高度、宽度的单元周期和周期个数。

本发明的有益效果是：

本实施例将待测钞票安全线二维特征转化为多个一维特征，对所述安全线一维特征进行计算，将计算后的一维特征与真钞安全线一维特征进行匹配，对待测钞票安全线进行判定，本发明不依赖图像二值化效果，不受CIS类型，纸币本身新旧差异，单一固定二值化阈值和根据比例范围划定的动态阈值影响，将安全线区域涂抹铅笔、贴纸、贴黑胶布等情况的一维特征进行预先存储，对于判定安全线区域涂抹铅笔、贴纸、贴黑胶布等情况的可疑钞票有更好效果，并且通过匹配穿过安全线的两条线的一维特征，还能判定安全线是否经过拼接等操作。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例一中，一种安全线识别方法流程图；

图2为本发明实施例一中，安全线二维信号转化为一维信号方法示意图；

图3为本发明实施例一中，2015版本标准一维特征图像；

图4为本发明实施例一中，安全线被贴黑胶布时，安全线一维特征图像；

图5为本发明实施例一中；安全线被涂抹铅笔时，安全线一维特征图像；

图6为本发明实施例二中，一种安全线识别装置结构图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开发明，并且能够将本公开发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了解决现有技术问题，本发明实施例提供了一种安全线识别方法和装置。

实施例一

如图1，本发明实施例公开了一种安全线识别方法，其特征在于，包括：

S100.获取安全线坐标信息；

具体的，首先获取安全线图像，采用图像识别模块获取安全线坐标信息。在获取安全线坐标信息过程中，安全线区域精细镂空图文会对坐标获取存在一定的干扰，在本实施例中，根据镂空图文连续的点分布特性，选择使用十字滑动滤波滤除镂空图文像素点信息干扰，能确保安全线的有效信息保留；

十字滑动滤波计算公式如下：

其中，i，j为像素点对应的坐标信息，A(i,j)为坐标为(i，j)的点对应的像素值(0-255)；

S200.对所述安全线坐标信息进行仿射变换，得到仿射后安全线图像；

仿射变换(Affine Transformation或Affine Map)是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，它保持了二维图形的“平直性”(即：直线经过变换之后依然是直线)和“平行性”(即：二维图形之间的相对位置关系保持不变，平行线依然是平行线，且直线上点的位置顺序不变)。通过仿射变换，可以对图像进行旋转、平移和缩放操作。

具体的，在本实施例中，为了使获取安全线竖直，方便后面一维特征提取，仿射变换公式：

由矩阵坐标得到：

x′₀＝a₀₀x₀+a₀₁y₀+a₀₂

y′₀＝a₁₀x₀+a₁₁y₀+a₁₂

x′₁＝a₀₀x₁+a₀₁y₁+a₀₂

y′₁＝a₁₀x₁+a₁₁y₁+a₁₂

x′₂＝a₀₀x₂+a₀₁y₂+a₀₂

y′₂＝a₁₀x₂+a₁₁y₂+a₁₂

得：

由高斯消元法，求得仿射变换参数a[6]，完成图像校正，可以理解的，对于不同仿射需求，仿射矩阵不同，本实施例对此不做限制。

S300.按预设方法获取并计算仿射后安全线图像的一维特征信息；

具体的，获取安全线图像的一维特征信息的方法如图2，包括：对安全线进行纵向划线，使用预设采样频率横向采集，将图像二维信号转化为一维信号。在一些优选实施例中，根据安全线像素宽度特征，目前宽约16像素点，隔一列抽样，是8个像素点宽度。安全线经过纵向、横向隔行抽样后，每个黑块大小约8*10大小。横向抽样30列，每间隔3列抽样一列，保证至少会有两根抽样列经过安全线区域。

在本实施例中一维特征信息包括：上升沿、下降沿个数，电平周期，正常和异常周期个数。

在本实施例中，获取一维特征信息的上升沿、下降沿采用的方法如下：

连续点排列组合特征，在计算一维特征信息上升沿、下降沿信息，需对一段连续点进行局部分析。如上升沿位置，需前四个点至少有三个点是低，后四个点至少有两个点是高。下降沿位置，需前四个点至少有两个点是高，后四个点至少有三个点是低。采用排列组合特征方式能有效滤除干扰，得到准确的上升沿、下降沿发生点；

具体的，上升沿计算公式：

(A(i,j)-Ref)+(A(i-1,j)-Ref)+(A(i-2,j)-Ref)+(A(i-3,j)-Ref)<＝1且(A(i+1,j)-Ref)+(A(i+2,j)-Ref)+(A(i+3,j)-Ref)+(A(i+4,j)-Ref)>＝2；

具体的，下降沿计算公式：

(A(i,j)-Ref)+(A(i-1,j)-Ref)+(A(i-2,j)-Ref)+(A(i-3,j)-Ref)>＝2且(A(i+1,j)-Ref)+(A(i+2,j)-Ref)+(A(i+3,j)-Ref)+(A(i+4,j)-Ref)<＝1其中，A(i,j)为坐标为(i，j)的点对应的像素值，Ref为二值化分割对应的基准值，(A(i,j)-Ref)结果为逻辑运算结果0或1，求和公式表达意义为需满足的条件个数。

获取一维特征信息周期规律分析方法：

根据安全线的分布特性，反射通道图像，根据安全线的分布特性，反射通道图像，获取预设高度、宽度的单元周期和周期个数。如图3，坐标横轴代表连续点数序列编号，通过图3可得预设高度、宽度的单元周期为12，周期个数为5。

S400.将获取的一维特征信息与标准一维特征信息进行匹配，判定安全线是否异常。

在本实施例中，标准一维特征信息可以为真钞一维特征信息，真钞一维特征信息可以通过S100-S300步骤获取也可以由外部预先导入，将真钞一维特征信息存入标准数据库。以2015版本百元钞票为例，通过S100-S300步骤后，如图3，得到2015版本百元钞票一维特征图，通过图3，得到2015版本百元钞票一维特征信息上升沿、下降沿个数，电平周期，正常和异常周期个数。由图3得，具体的，由于2015版本百元钞票有5条开窗安全线，因此对钞票进行纵向采集时，图3有五个峰值。由于采用S300获取安全线图像的一维特征信息的方法，因此有2条线横向穿过安全线，因此图3上下图分别代表两条线穿过的安全线一维特征数据，当上下两图完全匹配时，代表安全线无拼接行为。

可以理解的，对于不同真钞有不同的标准一维特征，因此，可以将市面流通真钞都通过S100-S300步骤，将市面流通真钞一维特征数据进行存储到标准数据库。

在一些实施例中，当待测钞票安全线被贴黑胶布时，安全线一维特征如图4，通过图4获取被贴黑胶布时，安全线一维特征，并将所述一维特征存入标准一维特征数据库。

在一些实施例中，当待测钞票安全线被涂抹铅笔时，安全线一维特征如图5，通过图5获取被贴黑胶布时，安全线一维特征，并将所述一维特征存入标准一维特征数据库。

得到真钞标准一维特征数据库后，通过S100-S300方法获取待测钞票一维特征，将将获取的待测钞票一维特征信息与真钞一维特征信息进行匹配，判定安全线是否异常。

可以理解的，当待测钞票一维特征数据与图3一维特征数据匹配时，判定待测钞票为真钞，否则为假钞；当待测钞票一维特征数据与图4一维特征数据匹配时，判定待测钞票为安全线被贴被贴黑胶布的可疑钞票；当待测钞票一维特征数据与图5一维特征数据匹配时，判定待测钞票为安全线被涂抹铅笔的可疑钞票；当穿过待测钞票安全线两条线的一维特征数据不相同时，判定待测钞票安全线经过不同钞票拼接。本实施例仅对安全线被贴黑胶布和铅笔涂抹进行描述，对于其他情况，匹配原理相同，再次不再进行赘述。

本实施例将待测钞票安全线二维特征转化为多个一维特征，对所述安全线一维特征进行计算，将计算后的一维特征与真钞安全线一维特征进行匹配，对待测钞票安全线进行判定，本发明不依赖图像二值化效果，不受CIS类型，纸币本身新旧差异，单一固定二值化阈值和根据比例范围划定的动态阈值影响，将安全线区域涂抹铅笔、贴纸、贴黑胶布等情况的一维特征进行预先存储，对于判定安全线区域涂抹铅笔、贴纸、贴黑胶布等情况的可疑钞票有更好效果，并且通过匹配穿过安全线的两条线的一维特征，还能判定安全线是否经过拼接等操作。

实施例二

本发明还公开了一种安全线识别装置，包括：图像识别模块、仿射变换模块、一维特征获取模块、一维特征判定模块；其中，

图像识别模块，用于获取安全线图像坐标信息；图像识别模块获取安全线坐标信息。在获取安全线坐标信息过程中，安全线区域精细镂空图文会对坐标获取存在一定的干扰，在本实施例中，根据镂空图文连续的点分布特性，选择使用十字滑动滤波滤除镂空图文像素点信息干扰，能确保安全线的有效信息保留；

十字滑动滤波计算公式如下：

其中，i，j为像素点对应的坐标信息，A(i,j)为坐标为(i，j)的点对应的像素值(0-255)；

仿射变换模块，用于将安全线坐标信息进行仿射变换，得到仿射后安全线图像坐标；在本实施例中，为了使获取安全线竖直，方便后面一维特征提取，可以使用仿射矩阵对识别图像进行仿射，具体仿射方法在实施例一中已描述，再次不进行赘述。

一维特征获取模块，用于按预设方法获取并计算仿射后安全线图像的一维特征信息；

在一些优选实施例中，一维特征获取模块包括一维特征转换模块和一维特征计算模块；

一维特征转换模块，对安全线进行纵向划线，使用预设采样频率横向采集，将图像二维信号转化为一维信号；具体方法如图2，包括：对安全线进行纵向划线，使用预设采样频率横向采集，将图像二维信号转化为一维信号。

在一些优选实施例中，安全线经过纵向、横向隔行抽样后，每个黑块大小约9*10mm大小。横向抽样30列，每间隔3列抽样一列，保证至少会有两根抽样列经过安全线区域。

一维特征计算模块，根据上升沿、下降沿判定公式计算一维特征信息上升沿、下降沿信息；还用于根据安全线的分布特性，反射通道图像，获取预设高度、宽度的单元周期和周期个数。

其中，获取一维特征信息的上升沿、下降沿采用的方法如下：

连续点排列组合特征，在计算一维特征信息上升沿、下降沿信息，需对一段连续点进行局部分析。如上升沿位置，需前四个点至少有三个点是低，后四个点至少有两个点是高。下降沿位置，需前四个点至少有两个点是高，后四个点至少有三个点是低。采用排列组合特征方式能有效滤除干扰，得到准确的上升沿、下降沿发生点；具体上升沿、下降沿计算公式已在实施例一中描述没再次不进行赘述。

获取预设高度、宽度的单元周期和周期个数方法如图3，在一些实施例中，可由图3得到可得预设高度、宽度的单元周期为12，周期个数为5。可以理解的，对于不同的安全线，单元周期和周期个数不同。

一维特征判定模块，预存标准安全线一维特征信息，并将所述一维特征转换和计算模块得到的一维特征信息与所述真钞安全线一维特征信息进行匹配，判定，判定安全线是否异常。

标准安全线一维特征信息可以为真钞一维特征信息，真钞一维特征信息可以通过S100-S300步骤获取也可以由外部预先导入，将真钞一维特征信息存入标准数据库。以2015版本百元钞票为例，通过S100-S300步骤后，如图3，得到2015版本百元钞票一维特征图，通过图3，得到2015版本百元钞票一维特征信息上升沿、下降沿个数，电平周期，正常和异常周期个数。由图3得，具体的，由于2015版本百元钞票有5条开窗安全线，因此对钞票进行纵向采集时，图3有五个峰值。由于采用S300获取安全线图像的一维特征信息的方法，因此有2条线横向穿过安全线，因此图3上下图分别代表两条线穿过的安全线一维特征数据，当上下两图完全匹配时，代表安全线无拼接行为。

在一些优选实施例中，还可以将安全线被黑胶布遮挡和铅笔涂抹等安全线一维特征信息作为标准一维特征信息，当待测钞票安全线被黑胶布遮挡或铅笔涂抹时，能对待测钞票一维特征进行识别，识别在安全线区域涂抹铅笔和粘贴黑胶布等破坏安全线的行为，认定此类钞票为可疑钞票。

本实施例将待测钞票安全线二维特征转化为多个一维特征，对所述安全线一维特征进行计算，将计算后的一维特征与真钞安全线一维特征进行匹配，对待测钞票安全线进行判定，本发明不依赖图像二值化效果，不受CIS类型，纸币本身新旧差异，单一固定二值化阈值和根据比例范围划定的动态阈值影响，将安全线区域涂抹铅笔、贴纸、贴黑胶布等情况的一维特征进行预先存储，对于判定安全线区域涂抹铅笔、贴纸、贴黑胶布等的可疑钞票情况有更好效果，并且通过匹配穿过安全线的两条线的一维特征，还能判定安全线是否经过拼接等操作。

应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开发明的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。

在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开发明。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即所要求保护的主题的实施方案需要清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。

本领域技术人员还应当理解，结合本文的实施例描述的各种说明性的逻辑框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为了清楚地说明硬件和软件之间的可交换性，上面对各种说明性的部件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般地描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和对整个系统所施加的设计约束条件。熟练的技术人员可以针对每个特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本公开发明的保护范围。

结合本文的实施例所描述的方法或者算法的步骤可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或其组合。软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质连接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该ASIC可以位于用户终端中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于用户终端中。

对于软件实现，本申请中描述的技术可用执行本申请所述功能的模块(例如，过程、函数等)来实现。这些软件代码可以存储在存储器单元并由处理器执行。存储器单元可以实现在处理器内，也可以实现在处理器外，在后一种情况下，它经由各种手段以通信方式耦合到处理器，这些都是本领域中所公知的。

上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。

Claims (10)

1.一种安全线识别方法，其特征在于，包括：

S100获取安全线图像坐标信息；

S200对所述安全线坐标信息进行仿射变换，得到仿射后安全线图像坐标；

S300按预设方法获取并计算仿射后安全线图像的一维特征信息；

S400将计算的一维特征信息与标准安全线一维特征信息进行匹配，判定安全线是否异常。

2.如权利要求1所述的一种安全线识别方法，其特征在于，获取仿射后安全线图像的一维特征信息的方法为：对安全线进行纵向划线，使用预设采样频率横向采集，将图像二维信号转化为一维信号。

3.如权利要求1所述的一种安全线识别方法，其特征在于，获取安全线图像坐标信息采用十字滑动滤波算法，具体公式为：

其中，i、j为安全线像素点对应的坐标信息，A(i,j)为坐标为(i，j)的点对应的像素值。

4.如权利要求1所述的一种安全线识别方法，其特征在于，所述一维特征信息包括：上升沿、下降沿个数，电平周期，正常和异常周期个数。

5.如权利要求3所述的一种安全线识别方法，其特征在于，上升沿判定公式为：

(A(i,j)-Ref)+(A(i-1,j)-Ref)+(A(i-2,j)-Ref)+(A(i-3,j)-Ref)≤1且

(A(i+1,j)-Ref)+(A(i+2,j)-Ref)+(A(i+3,j)-Ref)+(A(i+4,j)-Ref)≥2；

其中，A(i,j)为坐标为(i，j)的点对应的像素值，Ref为二值化分割对应的基准值，(A(i,j)-Ref)结果为逻辑运算结果0或1，求和公式表达意义为需满足的条件个数。

6.如权利要求3所述的一种安全线识别方法，其特征在于，下降沿判定公式为：

(A(i,j)-Ref)+(A(i-1,j)-Ref)+(A(i-2,j)-Ref)+(A(i-3,j)-Ref)≥2且(A(i+1,j)-Ref)+(A(i+2,j)-Ref)+(A(i+3,j)-Ref)+(A(i+4,j)-Ref)≤1；其中，A(i,j)为坐标为(i，j)的点对应的像素值，Ref为二值化分割对应的基准值，(A(i,j)-Ref)结果为逻辑运算结果0或1，求和公式表达意义为需满足的条件个数。

7.如权利要求1所述的一种安全线识别方法，其特征在于，标准安全线一维特征信息可以通过S100-S300步骤获得或由外部预先导入。

8.如权利要求1所述的一种安全线识别方法，其特征在于，对所述安全线坐标信息进行仿射变换，仿射公式为：

通过仿射公式，将图像坐标由(x，y)仿射变换为(x'，y')。

9.一种安全线识别装置，其特征在于，包括：图像识别模块、仿射变换模块、一维特征获取模块、一维特征判定模块；其中，

图像识别模块，用于获取安全线图像坐标信息；

仿射变换模块，用于将安全线坐标信息进行仿射变换，得到仿射后安全线图像坐标；

一维特征获取模块，用于按预设方法获取并计算仿射后安全线图像的一维特征信息；

一维特征判定模块，预存标准安全线一维特征信息，并将所述一维特征转换和计算模块得到的一维特征信息与所述真钞安全线一维特征信息进行匹配，判定，判定安全线是否异常。

10.如权利要求9所述的一种安全线识别装置，其特征在于，一维特征获取模块包括一维特征转换模块和一维特征计算模块；

一维特征转换模块，对安全线进行纵向划线，使用预设采样频率横向采集，将图像二维信号转化为一维信号；

一维特征计算模块，根据上升沿、下降沿判定公式计算一维特征信息上升沿、下降沿信息；还用于根据安全线的分布特性，反射通道图像，获取预设高度、宽度的单元周期和周期个数。

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