一種基于圖像的直方圖匹配的人民幣紙幣面額識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及金融領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像的直方圖匹配的人民幣紙幣面額識 別紙幣面額識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著經(jīng)濟(jì)的繁榮發(fā)展，紙幣的流通量越來越大，而國內(nèi)許多銀行使用的多光譜點 鈔機(jī)、清分機(jī)、ATM機(jī)的核心技術(shù)都是來自國外，不僅價格昂貴且存在危及金融安全的隱患。
[0003] 多光譜點鈔機(jī)、清分機(jī)、ATM要的核心技術(shù)基礎(chǔ)是實時的紙幣圖像處理和識別。在 國內(nèi)，多光譜點鈔機(jī)所采用的圖像面額識別技術(shù)，多采用人工特征局部，由于難以避免圖像 偏移及所取鑒偽特征有限的問題，其穩(wěn)定性和識別能力都難以達(dá)到要求。
[0004] 由于紙幣是別的主要技術(shù)難點在于：識別速度要求高、圖像特征難以提取，在提高 識別能力的同時，還必須保證算法對紙幣圖像的魯棒性。因此研宄出穩(wěn)定性好、識別效率 高、可進(jìn)行全局識別的人民幣紙幣識別方法是很有必要的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明提供了一種基于圖像的直方圖匹配的人民幣紙幣面額識別方法，其根據(jù)不 同面額紙幣圖像的三色直方圖的匹配，通過特征向量的度量來識別紙幣的面額，以此保證 了紙幣面額識別速度高的同時提高了圖像對噪聲的魯棒性。
[0006] 本發(fā)明提供的基于圖像的直方圖匹配的人民幣紙幣面額方法，其技術(shù)方案如下：
[0007] 這種基于圖像的直方圖匹配的人民幣紙幣面額方法，通過多光譜點鈔機(jī)的高速掃 描，獲得包含每種同樣面額紙幣圖像的共N張圖像訓(xùn)練樣本，通過對每張訓(xùn)練樣本進(jìn)行中 值濾波，以降低在圖像獲得過程中來自掃描裝置的噪聲，然后，對獲取的每張圖片的紅、綠、 藍(lán)三色分量提取其直方圖，將同樣的面額的紙幣圖像直方圖取均值作為訓(xùn)練得到的標(biāo)準(zhǔn)模 板；最后，將待識別面額的紙幣的樣本與標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行匹配，識別出待識別紙幣樣本的真正 面額；具體步驟如下：
[0008] 一、獲取每一種訓(xùn)練樣本面額紙幣的相關(guān)圖像數(shù)據(jù)
[0009] Sll獲取多張該種訓(xùn)練樣本面額紙幣的圖像訓(xùn)練樣本的二維矩陣；
[0010] S12對每張訓(xùn)練樣本所述圖像訓(xùn)練樣本進(jìn)行濾波；
[0011] S13提取每張訓(xùn)練樣本所述圖像訓(xùn)練樣本的紅、綠、藍(lán)三色分量的直方圖向量，包 括紅色分量第一直方圖向量^，綠色分量第一直方圖向量H g，以及藍(lán)色分量第一直方圖向 量Hb;
[0012] S14分別獲取所述多張訓(xùn)練樣本圖像中每種顏色分量的直方圖的平均值作為該種 面額紙幣的標(biāo)準(zhǔn)模板，包括紅色分量標(biāo)準(zhǔn)模板T 〇g，綠色分量標(biāo)準(zhǔn)模板T (Hg)，以及藍(lán)色分 量標(biāo)準(zhǔn)模板T (Hb),其中；
[0013] 二、進(jìn)行待識別面額紙幣圖像數(shù)據(jù)處理
[0014] S21獲取所述待識別面額紙幣的待識別圖像的二維矩陣；
[0015] S22對所述待識別面額紙幣圖像進(jìn)行濾波；
[0016] S23提取所述待識別圖像的紅綠藍(lán)三色分量的直方圖，包括紅色分量第二方圖向 量lV綠色分量第二直方圖向量hg，以及藍(lán)色分量第二直方圖向量h b;
[0017] 三、確認(rèn)所述待識別面額紙幣的真正面額
[0018] 分別獲取所述第二直方圖與每一種所述面額紙幣模板之間的距離（distance):
[0019]
【主權(quán)項】
1. 一種基于圖像的直方圖匹配的人民幣紙幣面額識別方法，應(yīng)用于紙幣面額識別，其 特征在于：通過多光譜點鈔機(jī)的高速掃描，獲得包含每種同樣面額紙幣圖像的共N張圖像 訓(xùn)練樣本，通過對每張訓(xùn)練樣本進(jìn)行濾波，以降低在圖像獲得過程中來自掃描裝置的噪聲； 然后，對獲取的每張圖片的紅、綠、藍(lán)三色分量提取其直方圖，將同樣面額的紙幣圖像直方 圖取均值作為訓(xùn)練得到的標(biāo)準(zhǔn)模板；最后，將待識別面額的紙幣的樣本與標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行匹 配，識別出待識別紙幣樣本的真正面額；具體步驟如下： 一、 獲取每一種訓(xùn)練樣本面額紙幣的相關(guān)圖像數(shù)據(jù) Sll獲取N張該種訓(xùn)練樣本面額紙幣的圖像訓(xùn)練樣本的二維矩陣； S12對每張訓(xùn)練樣本所述圖像訓(xùn)練樣本進(jìn)行濾波； S13提取每張訓(xùn)練樣本所述圖像訓(xùn)練樣本的紅、綠、藍(lán)三色分量的直方圖向量，包括紅 色分量第一直方圖向量氏，綠色分量第一直方圖向量Hg，以及藍(lán)色分量第一直方圖向量Hb; S14分別獲取所述多張訓(xùn)練樣本圖像中每種顏色分量的直方圖的平均值作為該種面額 紙幣的標(biāo)準(zhǔn)模板，包括紅色分量標(biāo)準(zhǔn)模板T (?)，綠色分量標(biāo)準(zhǔn)模板T(Hg)，以及藍(lán)色分量標(biāo) 準(zhǔn)模板T (Hb)，其中N表示訓(xùn)練樣本的數(shù)量；
二、 進(jìn)行待識別面額紙幣圖像數(shù)據(jù)處理 S21獲取所述待識別面額紙幣的待識別圖像的二維矩陣； S22對所述待識別面額紙幣圖像進(jìn)行濾波； S23提取所述帶識別圖像的紅綠藍(lán)三色分量的第二直方圖，包括紅色分量第二方圖向 量Iv綠色分量第二直方圖向量hg，以及藍(lán)色分量第二直方圖向量hg; 三、 確認(rèn)所述待識別面額紙幣的真正面額 分別獲取所沭第二首方圖與毎一種所沭而額紙市樽板之間的距離（distance):
并將獲取的所述第二直方圖距離與每一種面額訓(xùn)練樣本紙幣模板之間的距離進(jìn)行比 對，距離所述第二直方圖最小的面額紙幣模板對應(yīng)的面額即判定為所述待識別紙幣的面 額。
2. 如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像的直方圖匹配的人民幣紙幣面額識別方法，其特 征在于，所述紙幣面額包括：100元，50元，20元，10元，5元，以及1元。
3. 如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像的直方圖匹配的人民幣紙幣面額識別方法，其特 征在于：在步驟S11和步驟S21中，使用多光譜點鈔機(jī)中的高速掃描裝置分別獲取圖像訓(xùn)練 樣本的二維矩陣和待識別圖像的二維矩陣。
4. 如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像的直方圖匹配的人民幣紙幣面額識別方法，其特 征在于：在步驟S12和步驟S22中，分別對圖像訓(xùn)練樣本和待識別圖像進(jìn)行中值濾波。
5. 如權(quán)利要求4所述的一種基于圖像的直方圖匹配的人民幣紙幣面額識別方法，其特 征在于：在步驟S12和步驟S22中，分別采用3X 3窗口對圖像訓(xùn)練樣本和待識別圖像進(jìn)行 中值濾波。
6. 如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像的直方圖匹配方法，其特征在于：在步驟S24中， 具體包括： 根據(jù)所述第二直方圖與所述面額紙幣模板的最小距離值對應(yīng)的整數(shù)值判定與之對應(yīng) 的所述待識別紙幣的面額。
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于圖像的直方圖匹配的人民幣面額識別方法，應(yīng)用于人民幣紙幣面額識別，其中，訓(xùn)練過程包括：獲取圖像訓(xùn)練樣本的二維矩陣；對每張圖像訓(xùn)練樣本進(jìn)行濾波；提取每張圖像訓(xùn)練樣本的紅綠藍(lán)三色分量的第一直方圖向量；分別獲取多張圖像訓(xùn)練樣本中每種顏色分量的直方圖的平均值作為該種面額紙幣的模板。識別過程具體包括：獲取待識別圖像的二維矩陣；對待識別圖像進(jìn)行濾波；提取帶識別圖像的紅綠藍(lán)三色分量的第二直方圖，分別獲取第二直方圖與每一種面額紙幣模板之間的距離并進(jìn)行比對，距離第二直方圖最小的面額紙幣模板對應(yīng)的面額即判定為待識別紙幣的面額，本發(fā)明提供的方法保證了對噪聲魯棒性的同時大大提高了識別精度且識別時間短。
【IPC分類】G07D7-20
【公開號】CN104658097
【申請?zhí)枴緾N201510105720
【發(fā)明人】尤新革, 胡慶江, 周濤, 孫其新, 付祥旭
【申請人】華中科技大學(xué)
【公開日】2015年5月27日
【申請日】2015年3月11日