本發(fā)明實施例涉及圖像識別技術，尤其涉及一種識別紙幣面向的方法及裝置。

背景技術：

紙幣面向識別是紙幣驗證的基礎，只有在確定紙幣整體的面向后，才能讓驗鈔設備找到紙幣的各個防偽區(qū)域，并針對各個防偽區(qū)域進行驗證。

一種識別紙幣面向的現(xiàn)有技術是：選取紙幣雙面圖像上的幾個特定的區(qū)域，將這幾個特定區(qū)域的灰度值均值進行相互比較，根據相互的比較結果確定紙幣的面向。

上述現(xiàn)有技術有如下缺點：紙幣在驗鈔設備中的放置難免有偏移，選取的區(qū)域不夠準確；從紙幣中提取的信息過少，灰度值均值不能表征圖案形狀，僅僅利用灰度值均值這一很少的信息，紙幣面向的識別結果不準確。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例提供識別紙幣面向的方法及裝置，可以提高識別效率和識別準確率。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種識別紙幣面向的方法，包括：

在待識別紙幣的第一面圖像上選取第一區(qū)域和第二區(qū)域，所述第二區(qū)域與所述第一區(qū)域關于所述待識別紙幣第一面圖像的中心點中心對稱；

在與所述第一面圖像背向設置的第二面圖像上選取第三區(qū)域和第四區(qū)域，所述第三區(qū)域和所述第四區(qū)域在所述第二面圖像的位置分別與所述第一區(qū)域和所述第二區(qū)域在所述第一面圖像的位置相同；

將所述第一區(qū)域對應的圖像模板、所述第二區(qū)域對應的圖像模板、所述第三區(qū)域對應的圖像模板及所述第四區(qū)域對應的圖像模板分別與預先存儲的預設圖像區(qū)域的參考模板進行匹配；

根據匹配結果確定所述待識別紙幣的面向。

第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種識別紙幣面向的裝置，包括：

第一及第二區(qū)域選取模塊，用于在待識別紙幣的第一面圖像上選取第一區(qū)域和第二區(qū)域，所述第二區(qū)域與所述第一區(qū)域關于所述待識別紙幣第一面圖像的中心點中心對稱；

第三及第四區(qū)域選取模塊，與所述第一及第二區(qū)域選取模塊相連，用于在與所述第一面圖像背向設置的第二面圖像上選取第三區(qū)域和第四區(qū)域，所述第三區(qū)域和所述第四區(qū)域在所述第二面圖像的位置分別與所述第一區(qū)域和所述第二區(qū)域在所述第一面圖像的位置相同；

匹配模塊，與所述第三及第四區(qū)域選取模塊相連，用于將所述第一區(qū)域對應的圖像模板、所述第二區(qū)域對應的圖像模板、所述第三區(qū)域對應的圖像模板及所述第四區(qū)域對應的圖像模板分別與預先存儲的預設圖像區(qū)域的參考模板進行匹配；

面向確定模塊，與所述匹配模塊相連，用于根據匹配結果確定所述待識別紙幣的面向。

本發(fā)明實施例根據待識別紙幣四個區(qū)域的圖像模板與參考模板的匹配結果來確定面向，相對于利用灰度值均值識別紙幣的面向，圖像模板與參考模板均包含紙幣的圖案形狀，通過跟模板比較來識別面向準確率更高。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例一提供的一種識別紙幣面向的方法流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例二提供的一種識別紙幣面向的方法流程圖；

圖3是本發(fā)明實施例三提供的一種識別紙幣面向的方法流程圖；

圖4是本發(fā)明實施例四提供的一種識別紙幣面向的方法流程圖；

圖5是本發(fā)明實施例五提供的一種識別紙幣面向的方法流程圖；

圖6是本發(fā)明實施例六提供的一種識別紙幣面向的裝置結構示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明?？梢岳斫獾氖?，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關的部分而非全部結構。

實施例一

圖1是本發(fā)明實施例一提供的一種識別紙幣面向的方法流程圖，本實施例可適用于金融設備識別紙幣的情況，該方法可以由識別紙幣面向的裝置來執(zhí)行，該裝置可以由軟件和/或硬件方式實現(xiàn)，該裝置可以集成在任何提供紙幣識別的設備中，例如典型的是驗鈔機或自動存取款機等。該方法包括：

S101、在待識別紙幣的第一面圖像上選取第一區(qū)域和第二區(qū)域，第二區(qū)域與第一區(qū)域關于待識別紙幣第一面圖像的中心點中心對稱。

其中，第一面圖像可以為待識別紙幣的正面或反面。

紙幣識別設備上一般裝有圖像傳感器，用于采集待識別紙幣的兩面的圖像。為識別紙幣面向，在待識別紙幣的第一面圖像上選取第一區(qū)域和第二區(qū)域，第一區(qū)域和第二區(qū)域可以是形狀相同的任意形狀，為方便起見一般選取矩形，第二區(qū)域與第一區(qū)域關于待識別紙幣第一面圖像的中心點中心對稱，例如第一區(qū)域可選第一面圖像上左下角的某一矩形，第二區(qū)域就可選第一面圖像上右上角與第一區(qū)域呈中心對稱的矩形，這樣不管紙幣怎樣放置都能準確選取這兩個區(qū)域。

S102、在與第一面圖像背向設置的第二面圖像上選取第三區(qū)域和第四區(qū)域，第三區(qū)域和第四區(qū)域在第二面圖像的位置分別與第一區(qū)域和第二區(qū)域在第一面圖像的位置相同。

其中，第一面圖像與第二面圖像與待識別紙幣的正面、反面相對應。當第一面圖像為待識別紙幣的正面時，則第二面圖像為待識別紙幣的反面，當第一面圖像為待識別紙幣的反面時，則第二面圖像為待識別紙幣的正面。

紙幣的面向分別為正面正向、正面反向、反面正向及反面反向，紙幣可能以任一面向置于金融設備中。為了保證紙幣處于任一面向時都能獲取特定區(qū)域的圖像，在與第一面圖像背向設置的第二面圖像上選取第三區(qū)域和第四區(qū)域，第三區(qū)域和第四區(qū)域在第二面圖像的位置分別與第一區(qū)域和第二區(qū)域在第一面圖像的位置相同。例如第三區(qū)域可選紙幣第二面圖像左下角的與第一區(qū)域位置相同的矩形，第四區(qū)域可選紙幣第二面圖像右上角與第三區(qū)域位置相同。

S103、將第一區(qū)域對應的圖像模板、第二區(qū)域對應的圖像模板、第三區(qū)域對應的圖像模板及第四區(qū)域對應的圖像模板分別與預先存儲的預設圖像區(qū)域的參考模板進行匹配。

預先存儲的預設圖像區(qū)域的參考模板可以選用某一面向的紙幣的第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域或第四區(qū)域中的某一區(qū)域對應的圖像模板，所以預先存儲的預設圖像區(qū)域的參考模板是已知的。從待識別紙幣的第一面圖像及第二面圖像上獲取的第一區(qū)域對應的圖像模板、第二區(qū)域對應的圖像模板、第三區(qū)域對應的圖像模板及第四區(qū)域對應的圖像模板是未知的。

將第一區(qū)域對應的圖像模板、第二區(qū)域對應的圖像模板、第三區(qū)域對應的圖像模板及第四區(qū)域對應的圖像模板分別與預先存儲的預設圖像區(qū)域的參考模板進行匹配，根據匹配最佳所在的區(qū)域識別紙幣的面向。

圖像模板與參考模板均包含紙幣的圖案形狀，相對于利用灰度值均值識別紙幣的面向，通過跟模板比較來識別面向準確率更高。

S104、根據匹配結果確定待識別紙幣的面向。

第一區(qū)域對應的圖像模板、第二區(qū)域對應的圖像模板、第三區(qū)域對應的圖像模板及第四區(qū)域對應的圖像模板這四個圖像模板中的一個可能出現(xiàn)與預先存儲的預設圖像區(qū)域的參考模板類似的圖像，具體哪一個區(qū)域的圖像與預先存儲的預設圖像區(qū)域的參考模板類似取決于待識別紙幣的面向，四個面向分別對應四種情況。

以2005版百元人民幣為例，在印有人民大會堂的那一面的左下角有拼音“YUAN”字，若以包含“YUAN”字的矩形區(qū)域作為預設圖像區(qū)域。在待識別紙幣的面向未知的情況下，“YUAN”字有可能出現(xiàn)在第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域或第四區(qū)域中的一個，分別對應四種面向?！癥UAN”字出現(xiàn)的區(qū)域為匹配結果，根據匹配結果可確定待識別紙幣的面向。例如，若“YUAN”字出現(xiàn)在第一區(qū)域則表明待識別紙幣為反面正向，若“YUAN”字出現(xiàn)在第二區(qū)域則表明待識別紙幣為反面反向，若“YUAN”字出現(xiàn)在第三區(qū)域則表明待識別紙幣為正面反向，若“YUAN”字出現(xiàn)在第四區(qū)域則表明待識別紙幣為正面正向。

本實施例根據待識別紙幣四個區(qū)域的圖像模板與參考模板的匹配結果來確定面向，相對于利用灰度值均值識別紙幣的面向，圖像模板與參考模板均包含紙幣的圖案形狀，通過跟模板比較來識別面向準確率更高。

實施例二

圖2是本發(fā)明實施例二提供的一種識別紙幣面向的方法流程圖，實施例二以上述實施例為基礎，在待識別紙幣的第一面圖像上選取第一區(qū)域和第二區(qū)域之前，增加了選取預設圖像區(qū)域，對預設圖像區(qū)域進行處理得到參考模板。相應的，本實施例的方法包括：

S201、在參考紙幣的正面圖像上選取以下任意一個區(qū)域作為預設圖像區(qū)域：反向放置的第一區(qū)域、正向放置的第一區(qū)域、反向放置的第二區(qū)域、正向放置的第二區(qū)域、反向放置的第三區(qū)域、正向放置的第三區(qū)域、反向放置的第四區(qū)域及正向放置的第四區(qū)域；或者，在參考紙幣的反面圖像上選取以下任意一個區(qū)域作為預設圖像區(qū)域：反向放置的第一區(qū)域、正向放置的第一區(qū)域、反向放置的第二區(qū)域、正向放置的第二區(qū)域、反向放置的第三區(qū)域、正向放置的第三區(qū)域、反向放置的第四區(qū)域及正向放置的第四區(qū)域。

預設圖像區(qū)域可選參考紙幣正面或反面圖像上四個區(qū)域中的一個的正向放置或反向放置的圖像，預設圖像區(qū)域一般選形狀規(guī)則且邊緣清晰的圖像，這樣便于跟待識別紙幣的圖像模板進行匹配，也能保證面向識別結果的準確。

S202、對預設圖像區(qū)域進行處理得到參考模板。

如果不對預設圖像區(qū)域進行處理而直接將待識別紙幣的圖像模板與參考模板匹配運算量會較大。對預設圖像區(qū)域進行處理后得到的參考模板，相較于處理前的預設圖像區(qū)域，圖像得到簡化且特征更加明顯，提高識別效率和識別準確率。

參考模板是從參考紙幣上獲取的，待識別紙幣與參考模板進行匹配時，既能識別面向，也能起到鑒別真?zhèn)蔚淖饔?。假如待識別紙幣的四個區(qū)域與參考模板匹配的最佳值低于真幣的閾值，則說明待識別紙幣是假幣或者不是相應的幣種。

S203、在待識別紙幣的第一面圖像上選取第一區(qū)域和第二區(qū)域，第二區(qū)域與第一區(qū)域關于待識別紙幣第一面圖像的中心點中心對稱。

S204、在與第一面圖像背向設置的第二面圖像上選取第三區(qū)域和第四區(qū)域，第三區(qū)域和第四區(qū)域在第二面圖像的位置分別與第一區(qū)域和第二區(qū)域在第一面圖像的位置相同。

S205、將第一區(qū)域對應的圖像模板、第二區(qū)域對應的圖像模板、第三區(qū)域對應的圖像模板及第四區(qū)域對應的圖像模板分別與預先存儲的預設圖像區(qū)域的參考模板進行匹配。

S206、根據匹配結果確定待識別紙幣的面向。

本實施例通過選取預設圖像區(qū)域及對預設圖像區(qū)域進行處理得到參考模板，將待識別紙幣的圖像模板與參考模板進行比較來確定面向，能準確識別紙幣面向，也可起到鑒別真?zhèn)蔚淖饔?。因為參考模板是由預設圖像區(qū)域進行處理得到的，提高了面向識別的效率。

實施例三

圖3是本發(fā)明實施例三提供的一種識別紙幣面向的方法流程圖，實施例三以上述實施例為基礎，將第一區(qū)域對應的圖像模板、第二區(qū)域對應的圖像模板、第三區(qū)域對應的圖像模板及第四區(qū)域對應的圖像模板分別與預先存儲的預設圖像區(qū)域的參考模板進行匹配的過程進行了優(yōu)化，在待識別紙幣的圖像模板與參考模板第一次匹配失敗后，對圖像模板進行翻轉再與參考模板進行匹配。相應的，本實施例的方法包括：

S301、在參考紙幣的正面圖像上選取以下任意一個區(qū)域作為預設圖像區(qū)域：反向放置的第一區(qū)域、正向放置的第一區(qū)域、反向放置的第二區(qū)域、正向放置的第二區(qū)域、反向放置的第三區(qū)域、正向放置的第三區(qū)域、反向放置的第四區(qū)域及正向放置的第四區(qū)域；或者，在參考紙幣的反面圖像上選取以下任意一個區(qū)域作為預設圖像區(qū)域：反向放置的第一區(qū)域、正向放置的第一區(qū)域、反向放置的第二區(qū)域、正向放置的第二區(qū)域、反向放置的第三區(qū)域、正向放置的第三區(qū)域、反向放置的第四區(qū)域及正向放置的第四區(qū)域。

S302、對預設圖像區(qū)域進行處理得到參考模板。

S303、在待識別紙幣的第一面圖像上選取第一區(qū)域和第二區(qū)域，第二區(qū)域與第一區(qū)域關于待識別紙幣第一面圖像的中心點中心對稱。

S304、在與第一面圖像背向設置的第二面圖像上選取第三區(qū)域和第四區(qū)域，第三區(qū)域和第四區(qū)域在第二面圖像的位置分別與第一區(qū)域和第二區(qū)域在第一面圖像的位置相同。

S305、在第一區(qū)域對應的圖像模板、第二區(qū)域對應的圖像模板、第三區(qū)域對應的圖像模板及第四區(qū)域對應的圖像模板分別與參考模板進行第一次匹配過程中，若有任意一區(qū)域的圖像模板匹配失敗，則對失敗的圖像進行以下至少一種翻轉操作：向上翻轉、向下翻轉、向左翻轉和向右翻轉；對翻轉后的圖像模板與參考模板進行匹配。

以2005版百元人民幣為例，以正向“YUAN”字作為參考模板，表1示出了一種面向與各區(qū)域圖像模板的關系，表中給出了紙幣識別設備獲取的四種面向對應的各區(qū)域的原始圖像，可以看出有些區(qū)域出現(xiàn)的“YUAN”字是倒過來的，所以在各區(qū)域的圖像模板與參考模板第一次匹配失敗時有必要對區(qū)域進行翻轉操作。本實施例以第一面圖像左下角的區(qū)域作為第一區(qū)域，無論待識別紙幣以何種面向進行放置，都能在四個區(qū)域中的一個找到正著的或倒著的“YUAN”字，根據“YUAN”字在哪個區(qū)域出現(xiàn)可識別面向。紙幣正面正向時“YUAN”字出現(xiàn)在第四區(qū)域，紙幣正面反向時“YUAN”字出現(xiàn)在第三區(qū)域，紙幣反面正向時“YUAN”字出現(xiàn)在第一區(qū)域，紙幣反面反向時“YUAN”字出現(xiàn)在第二區(qū)域。紙幣反面反向時在第二區(qū)域出現(xiàn)的“YUAN”字以及紙幣正面正向時在第四區(qū)域出現(xiàn)的“YUAN”字都是倒過來的，與參考模板的正向“YUAN”字不能直接匹配，當待識別紙幣的圖像模板與參考模板第一次匹配失敗時，則將圖像模板進行上下左右翻轉后再與參考模板匹配，這樣能保證在四個區(qū)域中的一個找到正向“YUAN”字。

表1面向與各區(qū)域圖像模板的關系

需要指出的是，表1中紙幣的面向為方便起見，以第一面圖像的面向為準。根據紙幣識別設備獲取圖像方式的不同，各列中第一面圖像與第二面圖像的方向關系，有可能是表1中一個正向另一個反向的情況，也有可能出現(xiàn)第一面圖像或第二面圖像同時正向或同時反向的情況，兩種情況都可識別出紙幣面向。

S306、根據匹配結果確定待識別紙幣的面向。

本實施例在待識別紙幣的圖像模板與參考模板第一次匹配失敗后，對圖像模板進行翻轉再與參考模板進行匹配，使待識別紙幣在不同面向時總會有一個區(qū)域的圖像模板能與參考模板準確匹配，保證了面向識別結果的準確。

實施例四

圖4是本發(fā)明實施例四提供的一種識別紙幣面向的方法流程圖，實施例四以上述實施例為基礎，將對預設圖像區(qū)域進行處理得到參考模板優(yōu)化為，對預設圖像區(qū)域進行降采樣和二值化處理，根據二值化后的圖像確定預設圖像區(qū)域的邊界，得到參考模板。還對根據二值化后的圖像確定預設圖像區(qū)域的邊界進行了進一步的優(yōu)化。相應的，本實施例的方法包括：

S401、在參考紙幣的正面圖像上選取以下任意一個區(qū)域作為預設圖像區(qū)域：反向放置的第一區(qū)域、正向放置的第一區(qū)域、反向放置的第二區(qū)域、正向放置的第二區(qū)域、反向放置的第三區(qū)域、正向放置的第三區(qū)域、反向放置的第四區(qū)域及正向放置的第四區(qū)域；或者，在參考紙幣的反面圖像上選取以下任意一個區(qū)域作為預設圖像區(qū)域：反向放置的第一區(qū)域、正向放置的第一區(qū)域、反向放置的第二區(qū)域、正向放置的第二區(qū)域、反向放置的第三區(qū)域、正向放置的第三區(qū)域、反向放置的第四區(qū)域及正向放置的第四區(qū)域。

S402、對預設圖像區(qū)域進行降采樣和二值化處理。

預設圖像區(qū)域包含多個像素點，若將全部的像素進行匹配會增加運算量，也會降低匹配速度，降采樣包括將相鄰的多個像素合成為一個像素，合成后的像素的灰度值取合成前多個像素的灰度值均值或其中的一個灰度值。降采樣相當于打馬賽克，即將預設圖像區(qū)域模糊化，以減少匹配的運算量并提高匹配速度。

預設圖像區(qū)域在進行二值化處理之前各像素的灰度在0-255之間變化，灰度值不統(tǒng)一也會增加運算量并降低匹配速度。對預設圖像區(qū)域進行的二值化處理，可以是，將灰度值較高的像素的灰度值統(tǒng)一置為相同的高灰度值，將灰度值較低的像素的灰度值統(tǒng)一置為相同的低灰度值，這樣便于計算及提高效率。

S403、根據二值化后的圖像確定預設圖像區(qū)域的邊界，得到參考模板。

紙幣放置在金融設備中時有可能發(fā)生上下左右的微小偏移。預設圖像區(qū)域一般比參考模板要大一些，即使紙幣發(fā)生微小偏移，也能根據二值化后的圖像確定預設圖像區(qū)域的邊界，并得到參考模板。確定預設圖像區(qū)域的邊界能將參考模板與周圍的背景花紋或圖案區(qū)分開來，提高匹配的速度和準確度。

根據二值化后的圖像確定預設圖像區(qū)域的邊界包括：根據二值化后的圖像計算行像素點的灰度值加和以及列像素點的灰度值加和；將行像素點的灰度值加和出現(xiàn)突變的位置作為預設圖像區(qū)域的行邊界，并將列像素點的灰度值加和出現(xiàn)突變的位置作為預設圖像區(qū)域的列邊界；或，將設定行數的像素點的灰度值加和最大時對應的行作為預設圖像區(qū)域的行邊界，將設定列數的像素點的灰度值加和最大時對應的列作為預設圖像區(qū)域的列邊界，設定行數小于預設圖像區(qū)域的行數，設定列數小于預設圖像區(qū)域的列數。

以確定預設圖像區(qū)域的行邊界為例，先根據二值化后的圖像計算行像素點的灰度值加和，在預設圖像區(qū)域的行邊界處，行像素點的灰度值加和會發(fā)生突變，故可將行像素點的灰度值加和出現(xiàn)突變的位置作為預設圖像區(qū)域的行邊界。因為設定行數小于預設圖像區(qū)域的行數，所以從預設圖像區(qū)域中選取設定行數有多種選擇，不同的起止行對應的設定行數的像素點的灰度值加和不同，該和最大時說明選取的行覆蓋了圖案上最多的點，對應的最上行和最下行可作為預設圖像區(qū)域的行邊界。確定預設圖像區(qū)域的列邊界是類似的。

根據二值化后的圖像確定預設圖像區(qū)域的邊界包括：根據二值化后的圖像計算各像素的橫向差分；將每行的像素橫向差分的絕對值累加得到行差分和，并對行差分和進行差分，將行差分和的差分的絕對值最大處作為預設圖像區(qū)域的行邊界；或，將設定行數的行差分和累加最大時對應的行作為預設圖像區(qū)域的行邊界，設定行數小于預設圖像區(qū)域的行數；根據二值化后的圖像計算各像素的縱向差分；將每列的像素縱向差分的絕對值累加得到列差分和，并對列差分和進行差分，將列差分和的差分的絕對值最大處作為預設圖像區(qū)域的列邊界；或，將設定列數的列差分和累加最大時對應的列作為預設圖像區(qū)域的列邊界，設定列數小于預設圖像區(qū)域的列數。

以確定預設圖像區(qū)域的行邊界為例，先根據二值化后的圖像計算各像素的橫向差分，將每行的像素橫向差分的絕對值累加得到行差分和，在確定行邊界過程中行差分和與前面行像素點的灰度值加和的作用是類似的，在預設圖像區(qū)域的行邊界處行差分和的差分的絕對值最大，故可將行差分和的差分的絕對值最大處作為預設圖像區(qū)域的行邊界。若在計算行差分和的差分時是以下行的行差分和減去相鄰上行的行差分和，則差分最大值處為上邊界，差分最小值處為下邊界。因為設定行數小于預設圖像區(qū)域的行數，所以從預設圖像區(qū)域中選取設定行數有多種選擇，不同的起止行對應的設定行數的行差分和累加值不同，該和最大時說明選取的行覆蓋了圖案上最多的點，對應的最上行和最下行可作為預設圖像區(qū)域的行邊界。確定預設圖像區(qū)域的列邊界是類似的。

根據二值化后的圖像計算各像素的橫向差分及縱向差分，突出了前景和背景的差異，所得邊界較準確，抗噪能力強。

待識別紙幣的第一區(qū)域、第二區(qū)域、第三區(qū)域或第四區(qū)域對應的圖像模板也可進行降采樣、二值化及確定邊界等處理，過程與對預設圖像區(qū)域的處理類似，待識別紙幣的圖像模板與參考模板經過相同的處理后能更好地匹配。

S404、在待識別紙幣的第一面圖像上選取第一區(qū)域和第二區(qū)域，第二區(qū)域與第一區(qū)域關于待識別紙幣第一面圖像的中心點中心對稱。

S405、在與第一面圖像背向設置的第二面圖像上選取第三區(qū)域和第四區(qū)域，第三區(qū)域和第四區(qū)域在第二面圖像的位置分別與第一區(qū)域和第二區(qū)域在第一面圖像的位置相同。

S406、將第一區(qū)域對應的圖像模板、第二區(qū)域對應的圖像模板、第三區(qū)域對應的圖像模板及第四區(qū)域對應的圖像模板分別與預先存儲的預設圖像區(qū)域的參考模板進行匹配。

S407、根據匹配結果確定待識別紙幣的面向。

本實施例通過對預設圖像區(qū)域進行降采樣和二值化處理，減少了運算量并提高面向識別的效率，根據二值化后的圖像確定預設圖像區(qū)域的邊界得到參考模板，提高面向識別的準確率。根據二值化后的圖像各像素差分確定邊界的方法突出了前景和背景的差異，所得邊界較準確，抗噪能力強。

實施例五

圖5是本發(fā)明實施例五提供的一種識別紙幣面向的方法流程圖，實施例五以上述實施例為基礎，將對預設圖像區(qū)域進行二值化處理，優(yōu)化為，根據預設圖像區(qū)域對應的直方圖的像素個數百分比確定灰度閾值，將預設圖像區(qū)域中低于灰度閾值的像素點的灰度值統(tǒng)一置為最低灰度值，高于灰度閾值的像素點的灰度值統(tǒng)一置為最高灰度值。相應的，本實施例的方法包括：

S501、在參考紙幣的正面圖像上選取以下任意一個區(qū)域作為預設圖像區(qū)域：反向放置的第一區(qū)域、正向放置的第一區(qū)域、反向放置的第二區(qū)域、正向放置的第二區(qū)域、反向放置的第三區(qū)域、正向放置的第三區(qū)域、反向放置的第四區(qū)域及正向放置的第四區(qū)域；或者，在參考紙幣的反面圖像上選取以下任意一個區(qū)域作為預設圖像區(qū)域：反向放置的第一區(qū)域、正向放置的第一區(qū)域、反向放置的第二區(qū)域、正向放置的第二區(qū)域、反向放置的第三區(qū)域、正向放置的第三區(qū)域、反向放置的第四區(qū)域及正向放置的第四區(qū)域。

S502、對預設圖像區(qū)域進行降采樣，根據預設圖像區(qū)域對應的直方圖的像素個數百分比確定灰度閾值。

對預設圖像區(qū)域進行二值化處理需要先確定灰度閾值，可由預設圖像區(qū)域各像素的灰度得到灰度直方圖，由低灰度像素所占的百分比可確定灰度閾值。若以“YUAN”字作為參考模板，“YUAN”字覆蓋的像素在參考模板中占25％，所以可將25％作為預設圖像區(qū)域對應的直方圖的像素個數百分比。這樣在確定灰度閾值時可凸顯出“YUAN”字。

根據預設圖像區(qū)域對應的直方圖的像素個數百分比確定灰度閾值包括：按灰度值由小到大從預設圖像區(qū)域中選取符合像素個數百分比的像素點；從灰度值低的像素點中選取最大灰度值作為灰度閾值，或從剩余像素點中選取大于最大灰度值，且與最大灰度值相鄰的灰度值作為灰度閾值。

剩余像素點指未被選取的像素點。假設參考模板有100個像素點，百分比為25％，則從100個像素點中選出灰度值較低的25個像素點，可將這25個像素點中最大灰度值作為灰度閾值，也可將剩余的75個像素點中與最大灰度值相鄰的灰度值作為灰度閾值。

S503、將預設圖像區(qū)域中低于灰度閾值的像素點的灰度值統(tǒng)一置為最低灰度值，高于灰度閾值的像素點的灰度值統(tǒng)一置為最高灰度值。

例如可將預設圖像區(qū)域中，低于灰度閾值的像素點的灰度值統(tǒng)一置為0，高于灰度閾值的像素點的灰度值統(tǒng)一置為255，這樣就完成了對預設圖像區(qū)域的二值化處理。預設圖像區(qū)域上有很多的像素點，根據灰度閾值進行二值化處理后，能減少待識別紙幣的圖像模板與參考模板匹配時的運算量，提高識別效率。

S504、根據二值化后的圖像確定預設圖像區(qū)域的邊界，得到參考模板。

S505、在待識別紙幣的第一面圖像上選取第一區(qū)域和第二區(qū)域，第二區(qū)域與第一區(qū)域關于待識別紙幣第一面圖像的中心點中心對稱。

S506、在與第一面圖像背向設置的第二面圖像上選取第三區(qū)域和第四區(qū)域，第三區(qū)域和第四區(qū)域在第二面圖像的位置分別與第一區(qū)域和第二區(qū)域在第一面圖像的位置相同。

S507、將第一區(qū)域對應的圖像模板、第二區(qū)域對應的圖像模板、第三區(qū)域對應的圖像模板及第四區(qū)域對應的圖像模板分別與預先存儲的預設圖像區(qū)域的參考模板進行匹配。

若以“YUAN”字作為參考模板，“YUAN”字覆蓋的像素點可稱為前景點，參考模板中剩余的像素點可稱為背景點。匹配的方式可采用參考模板中前景點的位置要求待識別紙幣的相應位置也是前景點，參考模板中背景點的位置要求待識別紙幣中背景點滿足一定閾值，可突出前景點的匹配。

相對于采用相關系數計算相似度，本實施例提供的匹配方式減少了計算量。

S508、根據匹配結果確定待識別紙幣的面向。

本實施例根據預設圖像區(qū)域對應的直方圖的像素個數百分比確定灰度閾值，將預設圖像區(qū)域中低于灰度閾值的像素點的灰度值統(tǒng)一置為最低灰度值，高于灰度閾值的像素點的灰度值統(tǒng)一置為最高灰度值，能減少待識別紙幣的圖像模板與參考模板匹配時的運算量，提高識別效率。

實施例六

圖6是本發(fā)明實施例六提供的一種識別紙幣面向的裝置結構示意圖，該裝置用于執(zhí)行上述實施例中的識別紙幣面向的方法。該裝置包括：第一及第二區(qū)域選取模塊601、第三及第四區(qū)域選取模塊602、匹配模塊603和面向確定模塊604。

第一及第二區(qū)域選取模塊601，用于在待識別紙幣的第一面圖像上選取第一區(qū)域和第二區(qū)域，第二區(qū)域與第一區(qū)域關于待識別紙幣第一面圖像的中心點中心對稱。

第三及第四區(qū)域選取模塊602，與第一及第二區(qū)域選取模塊601相連，用于在與第一面圖像背向設置的第二面圖像上選取第三區(qū)域和第四區(qū)域，第三區(qū)域和第四區(qū)域在第二面圖像的位置分別與第一區(qū)域和第二區(qū)域在第一面圖像的位置相同。

匹配模塊603，與第三及第四區(qū)域選取模塊602相連，用于將第一區(qū)域對應的圖像模板、第二區(qū)域對應的圖像模板、第三區(qū)域對應的圖像模板及第四區(qū)域對應的圖像模板分別與預先存儲的預設圖像區(qū)域的參考模板進行匹配。

面向確定模塊604，與匹配模塊603相連，用于根據匹配結果確定待識別紙幣的面向。

進一步地，識別紙幣面向的裝置還包括預設圖像區(qū)域選取模塊及處理模塊。

預設圖像區(qū)域選取模塊，用于在參考紙幣的正面圖像上選取以下任意一個區(qū)域作為預設圖像區(qū)域：反向放置的第一區(qū)域、正向放置的第一區(qū)域、反向放置的第二區(qū)域、正向放置的第二區(qū)域、反向放置的第三區(qū)域、正向放置的第三區(qū)域、反向放置的第四區(qū)域及正向放置的第四區(qū)域；或者，在參考紙幣的反面圖像上選取以下任意一個區(qū)域作為預設圖像區(qū)域：反向放置的第一區(qū)域、正向放置的第一區(qū)域、反向放置的第二區(qū)域、正向放置的第二區(qū)域、反向放置的第三區(qū)域、正向放置的第三區(qū)域、反向放置的第四區(qū)域及正向放置的第四區(qū)域。

處理模塊，分別與預設圖像區(qū)域選取模塊及第一及第二區(qū)域選取模塊相連，用于對預設圖像區(qū)域進行處理得到參考模板。

進一步地，匹配模塊包括翻轉子模塊和再次匹配子模塊。

翻轉子模塊，在第一區(qū)域對應的圖像模板、第二區(qū)域對應的圖像模板、第三區(qū)域對應的圖像模板及第四區(qū)域對應的圖像模板分別與參考模板進行第一次匹配過程中，若有任意一區(qū)域的圖像模板匹配失敗，則對失敗的圖像進行以下至少一種翻轉操作：向上翻轉、向下翻轉、向左翻轉和向右翻轉。

再次匹配子模塊，與翻轉子模塊相連，對翻轉后的圖像模板與參考模板進行匹配。

進一步地，處理模塊還包括二值化處理子模塊和邊界確定子模塊。

二值化處理子模塊，用于對預設圖像區(qū)域進行降采樣和二值化處理。

邊界確定子模塊，與二值化處理子模塊相連，用于根據二值化后的圖像確定預設圖像區(qū)域的邊界，得到參考模板。

進一步地，邊界確定子模塊具體用于：根據二值化后的圖像計算行像素點的灰度值加和以及列像素點的灰度值加和；將行像素點的灰度值加和出現(xiàn)突變的位置作為預設圖像區(qū)域的行邊界，并將列像素點的灰度值加和出現(xiàn)突變的位置作為預設圖像區(qū)域的列邊界；或，將設定行數的像素點的灰度值加和最大時對應的行作為預設圖像區(qū)域的行邊界，將設定列數的像素點的灰度值加和最大時對應的列作為預設圖像區(qū)域的列邊界，設定行數小于所述預設圖像區(qū)域的行數，設定列數小于所述預設圖像區(qū)域的列數。

邊界確定子模塊還用于：根據二值化后的圖像計算各像素的橫向差分；將每行的像素橫向差分的絕對值累加得到行差分和，并對行差分和進行差分，將行差分和的差分的絕對值最大處作為預設圖像區(qū)域的行邊界；或，將設定行數的行差分和累加最大時對應的行作為預設圖像區(qū)域的行邊界，設定行數小于所述預設圖像區(qū)域的行數；

根據二值化后的圖像計算各像素的縱向差分；

將每列的像素縱向差分的絕對值累加得到列差分和，并對列差分和進行差分，將列差分和的差分的絕對值最大處作為預設圖像區(qū)域的列邊界；或，將設定列數的列差分和累加最大時對應的列作為預設圖像區(qū)域的列邊界，設定列數小于所述預設圖像區(qū)域的列數。

進一步地，二值化處理子模塊包括灰度閾值確定單元和灰度值設置單元。

灰度閾值確定單元，用于根據預設圖像區(qū)域對應的直方圖的像素個數百分比確定灰度閾值。

灰度值設置單元，與灰度閾值確定單元相連，用于將預設圖像區(qū)域中低于灰度閾值的像素點的灰度值統(tǒng)一置為最低灰度值，高于灰度閾值的像素點的灰度值統(tǒng)一置為最高灰度值。

進一步地，灰度閾值確定單元具體用于：從預設圖像區(qū)域中選取符合像素個數百分比的灰度值低的像素點；從灰度值低的像素點中選取最大灰度值作為灰度閾值，或從剩余像素點中選取大于最大灰度值，且與最大灰度值相鄰的灰度值作為灰度閾值。

本發(fā)明實施例所提供的識別紙幣面向的裝置可用于執(zhí)行本發(fā)明任意實施例所提供的識別紙幣面向的方法，具備執(zhí)行該方法相應的功能和有益效果。

注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實施例及所運用技術原理。本領域技術人員會理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實施例，對本領域技術人員來說能夠進行各種明顯的變化、重新調整和替代而不會脫離本發(fā)明的保護范圍。因此，雖然通過以上實施例對本發(fā)明進行了較為詳細的說明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實施例，在不脫離本發(fā)明構思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發(fā)明的范圍由所附的權利要求范圍決定。