[发明专利]一种有价票据圆形印鉴识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图像处理技术和模式识别领域，具体地说是一种有价票据圆形印鉴识别方法。

背景技术

印鉴识别技术是通过数字图像处理技术和模式识别原理，对电子化印鉴图像通过一定的处理，验证其真伪的技术。

随着现代科技发展，通过伪造印鉴获得非法利益的案例时有发生，给单位和国家造成巨大的经济损失。因此，通过计算机技术实现自动识别印鉴真假，具有极大的现实意义和经济价值。

目前，印鉴识别的研究存在以下几个难点。首先，高技术制章技术使得伪造印鉴与真印鉴几乎不存在几何上的差异，识别难度极大；其次，因受到票据背景花纹的噪声影响，系统提取印鉴的难度进一步加大；再次，印鉴加盖过程中，因力度不均等原因造成印鉴粗细和饱满度不同，形成了与模板印鉴之间的差异，进而影响印鉴真伪的识别率；最后一点，就是印鉴识别方法准确率不高。一个印鉴识别系统必须具备良好的实时性、适应性和可靠性。虽然现有的各种算法在理论上可以获得比较好的预期效果，但因真实的识别情况复杂、干扰因素较多，难以满足实际识别要求。

发明内容

本发明的目的是为了克服上述现有技术的不足之处，提供一种有价票据圆形印鉴识别方法，该方法能够准确识别印鉴真伪，具备良好的实时性、适应性和可靠性。

本发明的目的是通过以下技术措施来实现的。

一种有价票据圆形印鉴识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

（1）利用扫描仪获取票据的电子扫描图像，并从印鉴模板库中调取相应的印鉴模板图像；

（2）通过自适应阈值的HSI颜色模式提取法提取票据图像中所有红色部分，作为待选印鉴图像；对待选印鉴图像做灰度处理，通过灰度值筛选法，去除残留的黑色笔迹部分和浅色背景部分，提高提取精度；通过先膨胀再腐蚀的方法对灰度筛选后的图像做修复处理，填充因提取造成的印鉴空隙部分，起到修复作用； 

（3）对修复后的图像采用自适应阈值的二值化算法做二值化处理；利用外轮廓提取法提取票据红色连通域的外轮廓，并根据先验知识和轮廓几何特征确定印鉴位置，并提取出印鉴图像；利用连通域检测算法，检测并去除掉提取到的印鉴图像中的孤立点；

（4）依次从提取到的印鉴图像的左边各点向图像竖直中心线方向逐像素检测，当遇到第一个黑色像素点时记录下该点；对印鉴图像右边各点做同样操作；通过上述过程取得的点作为印鉴图像边界点；从边界点上任取3点，通过三点定圆法确定圆心、半径，重复上述过程k次，k为边界点数目除以3得到，筛选掉其中明显有偏差的圆心和半径，取剩余圆心和半径中出现频率最高的作为最终的圆心和半径；利用圆心到印章横字距离最近的特点确定印章中心线；

（5）利用圆心和半径完成提取印鉴图像与模板印鉴图像的水平配准和大小归一化，利用圆心坐标、中心线完成旋转配准；

（6）以配准后图像与模板印鉴图像的差值图像作为输入，将差值图像网格化，划分为4×4大小的部分，统计各部分黑色像素点数目n和网格数目m，计算平均黑色像素点数目r1，即r1=n/m，以及黑色像素点数目大于4的网格数目所占的比例r2；

（7）利用图像细化算法求差值图像的内点数目，求内点占所有黑色像素点的比例r3；

（8）当r1<0.6、r2<0.05、r3<0.05时，认为待识别印鉴为真，否则印鉴为假。

在上述技术方案中，步骤（2）中所述的灰度值筛选法是将灰度值小于50及灰度值大于220的点从被选区域中排除。

在上述技术方案中，步骤（3）中所述的二值化处理通过OpenCV的二值化函数cvThreshold()实现。

在上述技术方案中，步骤（3）中所述的外轮廓提取法通过OpenCV的轮廓提取函数cvFindContours()实现。

在上述技术方案中，步骤（3）中所述的先验知识是指印鉴尺寸与票据扫描图像尺寸的比例。

在上述技术方案中，步骤（5）中所述的配准过程为分别求取模板印鉴图像和提取印鉴图像中心线与竖直方向的夹角a1、a2，旋转模板印鉴图像a1度，旋转提取印鉴图像a2-PI/180×3度，求旋转之后两图像的差值图像，并统计差值图像黑色像素点数目；再次旋转提取印鉴图像PI/180/2度，统计差值图像黑色像素点数目；重复以上操作12次，获得差值图像黑色像素点数目最少时的旋转角度，以此角度完成旋转配准；对旋转配准后图像做二次平移配准。

在上述技术方案中，步骤（7）中所述的内点是指自身为黑色像素点，且8邻域都为黑色像素点的像素点。

本发明提供的一种票据印鉴识别方法，具有以下优点：