[发明专利]基于多光谱图像相似性算法进行纸币鉴别的方法和装置

说明书

一种基于多光谱图像相似性算法进行纸币鉴别的方法及装置，方法包括：采集待鉴别纸币的多光谱成像图像，选取两个谱段的光源，其中一个谱段的光源作为参考光源，另一个谱段的光源作为比对光源，分别获取参考光源和比对光源对待鉴别纸币的成像图像；在参考光源和比对光源这两种光源成像的图像中选取相似区域和/或不相似区域作为纸币的鉴别特征区域；对两种光源成像的图像的鉴别特征区域进行图像相似性计算，获得相似性匹配结果，通过相似性匹配结果判断纸币的真伪。本发明采用多光谱不同通道的相似性计算，以真鉴假，不依赖假币样本；采用多光谱图像之间的相似性特征，不依赖于真币模板，执行效率和存储空间利用有很大优势。

技术领域

本发明涉及金融机具设备的纸币真伪图像鉴别领域，具体涉及一种基于多光谱图像相似性算法进行纸币鉴别的方法和装置。

背景技术

金融机具需实现纸币的实时清点、鉴别功能；其中图像鉴别是重要的鉴别方法。由于纸币的制造工艺特征，不论是人民币还是外币，各面额版本真币均具备其特有的多光谱图像特征；假币很难实现多光谱全特征的匹配。

纸币图像在不同光谱下具备不同的图像特征(图1.A-图1.B为纸币不同光光源谱段成像图像，1.C为光谱分布图)；通过分析纸币图像在不同光谱下成像的差异性，提出多光谱图像相似性的算法；该算法可鉴别纸币的真伪特征，从而实现金融机具的防伪目标。

为实现假币的鉴别，目前有如下几种方法：

一种方法是采用以假鉴真的方法进行鉴别，见专利CN201110139804-纸币多光谱图像分析方法，选择区域对构建特征向量(如区域对的均值差或其它特征(方差和灰度共生矩阵等)计算特征向量)；进行相关系数计算。

以假鉴真的方法需要大量的假币样本；大量假币样本收集工作量大且不能保证收集全面；对假币样本存在依赖，且不适用于新增纸币鉴别的快速适配。

一种方法是采用以真鉴真的方法进行鉴别，见专利CN201710030776-一种纸币鉴伪的方法及装置，选择多光谱特征区域，与预设真币样本信息库模板进行特征匹配，匹配则为真币，不匹配则为假币；采用以真鉴真的方法进行鉴别。

以真鉴真的方案，需与预设真币样本信息库模板进行特征匹配，预设的样本信息库仍然需要收集与存储。

发明内容

鉴于现有技术中存在的技术缺陷和技术弊端，本发明实施例提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于多光谱图像相似性算法进行纸币鉴别的方法及装置，具体方案如下：

作为本发明的第一方面，提供一种基于多光谱图像相似性算法进行纸币鉴别的方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，采集待鉴别纸币的多光谱成像图像，选取两个谱段的光源，其中一个谱段的光源作为参考光源，另一个谱段的光源作为比对光源，分别获取参考光源和比对光源对待鉴别纸币的成像图像，即参考光源成像图像和比对光源成像图像；

步骤2，在参考光源成像图像和比对光源成像图像这两种光源成像的图像中选取相似区域和/或不相似区域作为两种光源成像图像的鉴别特征区域；

步骤3，对参考光源成像图像和比对光源成像图像的鉴别特征区域进行图像相似性计算，获得相似性匹配结果，通过相似性匹配结果判断纸币的真伪。

进一步地，步骤3中，对参考光源成像图像和比对光源成像图像的鉴别特征区域进行图像相似性计算具体为：

由于各谱段的光源存在背景干扰或者噪声干扰，为排除所述背景或者噪声干扰影响，先计算参考光源成像的图像中选取的鉴别特征区域的相似性特征阈值threshold_Ref_light_source，并基于该图像相似性特征阈值threshold_Ref_light_source指导比对光源成像的图像中选取的鉴别特征区域进行相似性计算，具体公式如下：