[发明专利]一种验钞模块中对扫描的钞票图提取冠字号的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种在验钞模块中对扫描的钞票图提取冠字号的方法。

背景技术

在经济高速发展的中国，纸币的流通量也在倍增，面对大规模的流通中各种类别的纸币，使得相关监管部门的压力也越来越大，工作就不能面面俱到，采用冠字号识别后能更有效的帮助了监管部门及金融机构的工作，也提高了人民群众的财产安全系数。传统的冠字号识别方法没有针对不同面值面向的纸币作不同的处理，对所以的纸币均采用相同的算法处理，导致对纸币的识别率不高；另外，传统的冠字号的识别方法需要对纸币图像的每一个像素点的灰度值进行计算，导致计算量大，设备进行识别纸币上的冠字号所需的时间较长。还有，通常市场上小面额的纸币比大面额的纸币流通量大，污渍会更加严重，采用同一种算法识别纸币上的冠字号时，识别出来的精度不高。

发明内容

本发明提供一种在验钞模块中对扫描的钞票图提取冠字号的方法，识别率高且精确。

本发明所述验钞模块中对扫描的钞票图提取冠字号的方法，包括以下步骤：

步骤1，由图像传感器的绿光对钞票采集形成源图像，在采用扫描边界点的方式找到纸币图像在源图像中的边界，然后翻转纸币图像校正到水平状态；

步骤2，进行特征点提取，根据得到的特征点进行面值面向的识别；

步骤3，确定冠字号区域，冠字号区域采用二值化处理，得到的冠字号区域二值化图像寻找包含所有冠字号的边界，然后进行单个冠字号分割，对于分割并归一化的单个字符图像进行支持向量机识别处理。

本发明所述验钞模块中对扫描的钞票图提取冠字号的方法，在采用扫描边界点的方式找到纸币的图像在源图像中的边界，然后翻转图像校正到水平状态，这样就完成了图像的预处理。在预处理后的进行特征点提取，根据这些已得到的特征点进行面值面向的识别，当确定面值面向后就可以精确的找到冠字号区域，这样接下来就对冠字号区域采用全局二值化算法或局部二值化算法，再对上一步得到的冠字号区域二值化图像寻找包含所有冠字号的边界，然后进行单个冠字号分割，对于分割并归一化的单个字符图像进行支持向量机识别处理。本发明的钞票图提取冠字号的方法，先对纸币图像进行水平校正处理，可降低源图像中纸币图像位置随机出现而导致的误差，然后提取特征值，确定面值面向，可更有效准确地识别冠字号，另外只需计算特征值的灰度值进行匹配即可，减低计算量，提高冠字号识别的速度。本发明的对扫描的钞票图提取冠字号的方法，让金融相关机构得到很好数据支持，能够给予纸币的真假识别有力的支持，而且能准确的识别出冠字号，这样就大大的提高了纸币的真假识别能力，有效的维护了金融部门的财产安全。

附图说明

图1为验钞模块中对扫描的钞票图提取冠字号的方法流程图。

具体实施方式

本实施例采用基于DM642和FPGA的一种验钞模块，分为两步进行，第一步运用FPGA控制CIS（光学传感器）的绿光采集图像，将图像暂存到SDRAM中。第二步运用DM642中的算法处理将SDRAM中的图像进行处理，最终得到纸币冠字号及冠字号区域图像。采用CIS（光学传感器）运用绿色单一光源进行图像扫描采集，因此得到就是灰度图像。然后对这个灰度图像进行图像预处理，计算旋转矩阵，然后进行直方图均衡化处理，根据特征点匹配的算法进行面值面向识别，然后寻找冠字号区域进行截取并对此区域进行二值化处理，随后对二值化后的图像进行字符分割。

具体方法及步骤：在面值面向识别的时候，采用特征点匹配算法进行识别。具体步骤和关键技术如下，

求取旋转矩阵，寻找纸币在源图像中的边界点，然后根据最小二乘法将每条边界找的点拟合成一条直线。这样就可以根据四条直线的交点计算出纸币的四个顶点，进一步求得纸币中心点的坐标。再次根据任意一条边界直线可以计算出纸币的旋转角度，得到旋转矩阵                                                ，这样就可以以中心坐标为基准点进行旋转校正纸币图像。

训练匹配模板，对纸币特定面额而言，某一位置点的灰度值是一个固定的范围，训练的目的就是将这个范围找出来。然后判断一个新的纸币图像某个位置点是否匹配，就是看这个点的灰度值是否在模板中这个位置的灰度值范围中，如果在这个范围中就可以认为这个点匹配的。在源图像中选中某位置具有差异性较大的点，换句话说就是，纸币某一面向中某位置点与其他面向相同位置点的灰度肉眼就可很容易分辨。识别方案中设定如果不匹配点的界限为，最大不匹配点12个，如果超过这个数就认为这个图像不匹配。