一种基于边缘特征的信用卡卡号识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及银行卡识别技术领域，具体是一种基于边缘特征的信用卡卡号识别方 法。
【背景技术】
[0002] 信用卡是商业银行向个人和单位发行的，具有消费信用的特制载体卡片，凭此卡 片可以进行商场购物、网上支付和向银行存取现金。由于使用信用卡进行支付时，可以获得 较多的优惠和积分，同时在卡里的金额不足时，还可以进行一定额度的透支，为人们的生活 带来极大的便利。伴随着信用卡越来越普遍，如何快捷准确地读取信用卡的卡号信息变得 越来越重要。
[0003]目前，信用卡卡号信息的读取，主要是通过pos机，直接读取卡片内置的卡号信 息，这种方法的优点是读取信息的精准度高、使用范围广、对于卡片污迹和磨损具有很强的 抵抗能力，然而，其缺点也很明显，需要专用的POS机器，设备成本较高，只适合于拥有实体 店面的收款方。而对于普通大众使用而言，尤其是在网上购物支付和转账时，基本上还是采 用人工填写卡号的方式，这个过程较为繁琐且易出现误填，极大地影响着人们生活的便利。 因此，亟需一种快捷准确的信用卡卡号自动读取方法。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于针对普通大众读取信用卡卡号信息的不便，提供一种基于边缘 特征的信用卡卡号识别方法。
[0005] 本发明的技术方案为：
[0006] -种基于边缘特征的信用卡卡号识别方法，包括以下步骤：
[0007] (1)精确定位信用卡位置，包括：
[0008] (11)获取待处理信用卡图像的水平边缘特征图，找出满足预设条件的信用卡水平 边缘连通区域对；
[0009] (12)获取待处理信用卡图像的垂直边缘特征图，找出满足预设条件的信用卡垂直 边缘连通区域对；
[0010] (13)基于找出的信用卡水平边缘连通区域对和信用卡垂直边缘连通区域对，找出 满足预设条件的信用卡矩形边缘连通区域对；
[0011] (14)基于找出的信用卡矩形边缘连通区域对，粗定位得到信用卡位置矩形区域；
[0012] (15)对粗定位的信用卡位置矩形区域进行倾斜校正；
[0013] (16)以倾斜校正后的信用卡位置矩形区域的每条边缘为基础，获取信用卡的精确 边缘位置；
[0014] (2)精确分割信用卡卡号数字；
[0015] (3)识别信用卡卡号数字。
[0016] 所述的基于边缘特征的信用卡卡号识别方法，步骤（11)包括：
[0017] a、采用以下公式，获取待处理信用卡图像的水平边缘特征图：edgex(i，j)= f(i-2, j)+f(i-l，j)+f(i+l，j)+f(i+2, j)-4*f(i，j)其中，edgex(i，j)表示水平边缘特征 图的第i行第j列位置的像素灰度值，f(i，j)表示待处理信用卡图像的第i行第j列位置 的像素灰度值；
[0018] b、基于最大类间距二值化算法，对所述水平边缘特征图进行二值化处理，得到二 值水平边缘特征图；
[0019] c、基于连通区域的面积和长宽比，去除所述二值水平边缘特征图上的干扰区域， 获取有效的水平边缘连通区域；
[0020] d、基于以下最小二乘法原理式，分别对每个水平边缘连通区域的前景目标点进行 直线拟合，获取每个水平边缘连通区域的倾斜角度：
[0021]
[0022] 其中，aX[m]表示第m个水平边缘连通区域x[m]的倾斜角度，Xl、 yi分别表示第 m个水平边缘连通区域X [m]上前景目标点的横坐标、纵坐标，N表示第m个水平边缘连通区 域x[m]上前景目标点的数量；
[0023] e、寻找满足以下公式的信用卡水平边缘连通区域对：
[0024]
[0025] 其中，a x[p]、a x[q]分别表示构成信用卡水平边缘连通区域对pairx(p，q)的两 个水平边缘连通区域X [p]、x[q]的倾斜角度，Lwx [p]、Lwx [q]分别表示两个水平边缘连通 区域X [P]、x[q]的宽度，Tw表示预设的信用卡水平边缘连通区域的最小宽度。
[0026] 所述的基于边缘特征的信用卡卡号识别方法，步骤（12)包括：
[0027] a、采用以下公式，获取待处理信用卡图像的垂直边缘特征图：edgey(i，j) = f(i， j-2)+f(i，j-l)+f(i，j+l)+f(i，j+2)-4*f(i，j)其中，edgey (i，j)表示垂直边缘特征图的 第i行第j列位置的像素灰度值，f(i，j)表示待处理信用卡图像的第i行第j列位置的像 素灰度值；
[0028] b、基于最大类间距二值化算法，对所述垂直边缘特征图进行二值化处理，得到二 值垂直边缘特征图；
[0029] c、基于连通区域的面积和长宽比，去除所述二值垂直边缘特征图上的干扰区域， 获取有效的垂直边缘连通区域；
[0030] d、基于以下最小二乘法原理式，分别对每个垂直边缘连通区域的前景目标点进行 直线拟合，获取每个垂直边缘连通区域的倾斜角度：
[0031]
[0032] 其中，a y[m]表示第m个垂直边缘连通区域y[m]的倾斜角度，X;、y;分别表示第 m个垂直边缘连通区域y [m]上前景目标点的横坐标、纵坐标，N表示第m个垂直边缘连通区 域y[m]上前景目标点的数量；
[0033] e、寻找满足以下公式的信用卡垂直边缘连通区域对：
[0034]
[0035] 其中，a y[p]、a y[q]分别表示构成信用卡垂直边缘连通区域对pairy(p，q)的两 个垂直边缘连通区域y[p]、y[q]的倾斜角度，Lhy [p]、Lhy [q]分别表示两个垂直边缘连通 区域y[P]、y[q]的高度，Th表示预设的信用卡垂直边缘连通区域的最小高度。
[0036] 所述的基于边缘特征的信用卡卡号识别方法，步骤（13)中，所述预设条件为：
[0037]
[0038] 其中，A(pairx(p，q))表示信用卡水平边缘连通区域对pairx(p，q)里的两个水 平边缘连通区域x[p]、x[q]的平均倾斜角度，A(pairy(p， q))表示信用卡垂直边缘连通区 域对pairy(p，q)里的两个垂直边缘连通区域y[p]、y[q]的平均倾斜角度，LH(pairx(p， q))表示信用卡水平边缘连通区域对pairx(p，q)里的两个水平边缘连通区域x[p]、x[q] 之间的最小距离，LW(pairy(p，q))表示信用卡垂直边缘连通区域对pairy(p，q)里的两个 垂直边缘连通区域y[P]、y[q]之间的最小距离，WT表示预设的信用卡矩形边缘连通区域对 rect(pairx(p，q)，pairy(p，q))的宽度阈值，λ表示标准信用卡的宽高比例系数。
[0039] 所述的基于边缘特征的信用卡卡号识别方法，步骤（14)包括：
[0040] 对构成信用卡矩形边缘连通区域对的水平边缘连通区域对和垂直边缘连通区域 对分别进行直线拟合得到四条边缘直线，所述四条边缘直线构成的矩形区域即是粗定位的 信用卡位置矩形区域。
[0041] 所述的基于边缘特征的信用卡卡号识别方法，步骤（15)包括：
[0042] 采用以下公式对粗定位的信用卡位置矩形区域进行旋转变换：
[0043]
[0044] 其中，（X。，y。）表示旋转变换前的坐标值，（X，y)表示旋转变换后的坐标值，（cx， cy)表示图像旋转基点，γ表示旋转角度，其值等于信用卡水平边缘连通区域对里的两个 水平边缘连通区域的平均倾斜角度。
[0045] 所述的基于边缘特征的信用卡卡号识别方法，步骤（16)包括：
[0046] a、选取信用卡边缘局部区域，所述信用卡边缘局部区域指的是将倾斜校正后的信 用卡位置矩形区域的每条边缘分别向两侧各扩展若干个像素而产生的四个矩形区域，即上 边缘局部区域、下边缘局部区域、左边缘局部区域和右边缘局部区域；
[0047] b、获取每个边缘局部区域的最大梯度边缘点，具体对于上、下边缘局部区域，获取 每一列的最大垂直梯度边缘点，对于左、右边缘局部区域，获取每一行的最大水平梯度边缘 占 .
[0048] c、对每个边缘局部区域，计算其所有最大梯度边缘点的位置均值