检测纸币安全线的方法及装置与流程

本发明属于纸币识别技术领域，尤其涉及检测纸币安全线的方法及装置。

背景技术：

安全线是人民币的重要防伪特征。2015年版第五套人民币100元纸币增加了第二条安全线：光变镂空开窗安全线，光变镂空开窗安全线线宽4毫米，其光变性能对光源要求不高，颜色变化明显，集成镂空文字特征，更加有利于公众识别。但是只是通过眼睛识别不如采用机具设备识别更准确，为了防止不法分子伪造的纸币流入市场，急需开发高精度的机具设备。

技术实现要素：

本发明实施例的目的在于提供一种检测纸币安全线的方法及装置，旨在解决目前眼睛识别纸币安全线精确度不高的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种检测纸币安全线的方法，包括：

获取包含安全线的图像区域；

计算所述图像区域中每一列的像素值之和；

将所述像素值之和最低的连续预设数量列所在图像区域确定为所述安全线所在区域；

基于所述安全线所在区域像素的特征参数：均值、方差及像素点个数中的至少一项，对纸币真伪进行检测。

本发明实施例的另一目的在于提供一种检测纸币安全线的装置，包括：

获取单元，用于获取包含安全线的图像区域；

第一计算单元，用于计算所述图像区域中每一列的像素值之和；

定位单元，用于将所述像素值之和最低的连续预设数量列所在图像区域确定为所述安全线所在区域；

检测单元，用于基于所述安全线所在区域像素的特征参数：均值、方差及像素点个数中的至少一项，对纸币真伪进行检测。

在本发明实施例中，计算安全线的图像区域中每一列的像素值之和，将所述像素值之和最低的连续预设数量列所在图像区域确定为安全线区域，在安全线区域内综合考虑均值、方差、像素点个数的检测方法，使得检测纸币真伪的准确率提高。

附图说明

图1是本发明实施例提供的检测纸币安全线的方法流程图；

图2是本发明实施例提供的第五套100元纸币第二条安全线在红外透射图下的特征图；

图3是本发明实施例提供的基于均值对纸币真伪进行检测的流程图；

图4是本发明实施例提供的第五套100元纸币第二条安全线二值化后的示意图；

图5是本发明实施例提供的基于方差对纸币真伪进行检测的流程图；

图6是本发明实施例提供的基于像素点个数对纸币真伪进行检测的流程图；

图7是本发明实施例提供的检测纸币安全线的装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

图1是本发明实施例提供的检测纸币安全线的方法流程图。

在S101中，获取包含安全线的图像区域；

优选地，所述获取包含安全线的图像区域是从所述安全线所在的红外透射图中截取得到。

所述包含安全线的图像区域不仅包括安全线所在区域，还包括安全线外区域。

图2示出了本发明实施例提供的第五套100元纸币第二条安全线在红外透射图下的特征图。中间深灰色部分即为所述安全线所在区域，两侧浅灰色部分为所述安全线外区域。

在S102中，计算所述图像区域中每一列的像素值之和。

具体地，采用二维直角坐标系，I(x,y)表示在点P(x，y)的像素值，其中，x表示点P所在行，y表示点P所在列，那么：

就表示第y列的像素值之和计算公式。

考虑每一列的像素值列和，比考虑单列的像素值列和，可排除噪声的干扰，使得检测准确率提高。

在S103中，将所述像素值之和最低的连续预设数量列所在图像区域确定为所述安全线所在区域。

优选的，所述预设数量列是15列。

第二条安全线的宽度在15-16列之间，即使内部有镂空100数字，其每一列的像素值之和也比非安全线的每一列像素值之和要小很多。因此像素值之和最低的连续15列所在图像区域，即为安全线所在区域。

在S104中，基于所述安全线所在区域像素的特征参数：均值、方差及像素点个数中的至少一项，对纸币真伪进行检测。

情况一：

图3是本发明实施例提供的基于均值对纸币真伪进行检测的流程图。

S301，计算所述安全线外区域的像素值均值；

S302，在所述安全线所在区域提取像素值小于所述安全线外区域的像素值均值的像素点；

S303，计算提取出的像素点的均值；

S304，若提取出的像素点的均值小于所述安全线外区域的像素值均值，则输出纸币是真币的检测结果；

S305，若提取出的像素点的均值不小于所述安全线外区域的像素值均值，则输出纸币是假币的检测结果。

第二条安全线所在区域不全为像素值低的值，其中包含的100字样的像素值就较高。计算安全线所在区域的均值的时候要排除这些亮点的影响。

在S103中已确定出安全线所在区域，那么就可以计算出安全线外区域的像素值均值。在安全线所在区域的像素值大于安全线外区域的像素值均值的点，即可认为是安全线所在区域中100字样的点，在计算安全线所在区域的像素值均值的时候要排除100字样的点。

图4是本发明实施例提供的第五套100元纸币第二条安全线二值化后的示意图，其中图4(a)为整体图，图4(b)为局部放大图所述二值化，是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。在图3中，白色部分即为100字样。在计算安全线所在区域的像素值的均值时，要排除掉这些100字样的点。

具体地，所述安全线所在区域的像素值均值与所述安全线外区域的像素值均值的差异要大于第三阈值。

优选地，所述第三阈值在30-40之间。

本发明实施例中，对100字样的处理，排除了其对检测方法的干扰，因此可提高检测的正确率。

情况二：

进一步地，在情况一的基础上，图5示出了本发明实施例提供的基于方差对纸币真伪进行检测的流程图。

S501，计算提取出的像素点的方差；

S502，若提取出的像素点的方差小于第一阈值，则输出纸币是真币的检测结果；

S503，若提取出的像素点的方差不小于第一阈值，则输出纸币是假币的检测结果。

具体地，

所述计算提取出的像素点的方差的公式为：

其中，u表示安全线外区域的像素值均值，m表示第二条安全线所在区域内排除像素值大于u的像素点的均值。

所述第一阈值为第二条安全线所在区域小于像素值u的点的方差，此方差值较小，可以基于大量测试样本的统计值得到，比如取标准差为15，表示所述区域像素值基本位于均值正负15范围内，相应的方差为所述提取出的像素点个数*15^2。

在均值基础上进一步验证方差，更加提高了检测的准确率。

情况三：

图6是本发明实施例提供的基于像素点个数对纸币真伪进行检测的流程图。

S601，统计所述安全线所在区域像素值低于第二阈值的像素点数；

S602，若所述像素点数在预设范围内，则输出纸币是真币的检测结果；

S603，若所述像素点数不在预设范围内，则输出纸币是假币的检测结果。

所述第二阈值为第二条安全线所在区域小于像素值u的点的个数，因为安全线占有一定的宽度和高度，优选地，所述第二阈值为2500。

由于安全线的高度大概在300行左右，宽度在15列左右，因此，优选地，所述预设范围在在2000～5000之间。

进一步地，若综合考虑情况一，情况二和情况三，即综合考虑所述安全线所在区域像素的均值、方差及像素点个数三个特征参数，三个参数的同时验证使得检测纸币真伪的准确率更高。

对应于该发明实施例的一种检测纸币安全线特征的方法，图7示出了本发明实施例提供的一种检测纸币安全线的装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。

如图7所示，该装置包括：

获取单71，用于获取包含安全线的图像区域；

第一计算单元72，用于计算所述图像区域中每一列的像素值之和；

定位单元73，用于将所述像素值之和最低的连续预设数量列所在图像区域确定为所述安全线所在区域；

检测单元74，用于基于所述安全线所在区域像素的特征参数：均值、方差及像素点个数中的至少一项，对纸币真伪进行检测。

所述检测单元74包括：

第二计算单元，用于计算所述安全线外区域的像素值均值；

提取单元，用于在所述安全线所在区域提取像素值小于所述安全线外区域的像素值均值的像素点；

第三计算单元，用于计算提取出的像素点的均值；

若提取出的像素点的均值小于所述安全线外区域的像素值均值，则输出纸币是真币的检测结果；

若提取出的像素点的均值不小于所述安全线外区域的像素值均值，则输出纸币是假币的检测结果。

所述检测单元74包括：

第四计算单元，用于计算提取出的像素点的方差；

若提取出的像素点的方差小于第一阈值，则输出纸币是真币的检测结果；

若提取出的像素点的方差不小于第一阈值，则输出纸币是假币的检测结果。

所述检测单元74包括：

第五计算单元，用于统计所述安全线所在区域像素值低于第二阈值的像素点数；

若所述像素点数在预设范围内，则输出纸币是真币的检测结果；

若所述像素点数不在预设范围内，则输出纸币是假币的检测结果。

所述获取单元71包括：

所述获取包含安全线的图像区域是从所述安全线所在的红外透射图中截取得到。

在本发明实施例中，计算安全线的图像区域中每一列的像素值之和，将所述像素值之和最低的连续预设数量列所在图像区域确定为安全线区域，根据安全线外的区域的像素值均值排除了安全线100字样亮点的影响，在安全线区域内综合考虑均值、方差、像素点个数的检测方法，使得检测纸币真伪的准确率提高。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。