一种纸币鉴伪的方法及装置与流程

本发明实施例涉及纸币检验技术领域，尤其涉及一种纸币鉴伪的方法及装置。

背景技术：

假币的传播对经济发展造成不良的影响，精准而快速地实现纸币的识别对维护金融安全稳定有着重要的意义。随着科技的进步，对纸币进行鉴伪的技术不断提高，运用在纸币上的防伪手段也越来越丰富，采用特性油墨是其中的一种常用技术，利用不同特性的油墨印刷在纸币上呈现不同的防伪效果，例如有的是磁性油墨、有的是变色油墨等。

针对特殊油墨印刷在纸币上的防伪图案的检测，现有技术中经常采用二值化、求均值等方法，当图案较复杂时，检测结果往往不能让人满意，而且检测得过于精细会增加纸币识别的时间，从而降低验钞的速度，而检测得过于粗糙就失去了鉴伪的意义。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种纸币鉴伪的方法及装置，以实现对纸币中防伪图案的检测，从而达到对纸币鉴伪的目的。

第一方面，本发明实施例还提供了一种纸币鉴伪的方法，该方法包括：

获取待鉴伪纸币的红外透射图；

在所述红外透射图中确定待检测区域；

提取所述待检测区域的图像主结构，得到所述待检测区域的主结构图像；

计算所述主结构图像的灰度共生矩阵；

根据所述主结构图像的灰度共生矩阵特征值与真币主结构图像的灰度共生矩阵特征值之间的关系，确定待鉴伪纸币的鉴伪结果。

进一步地，所述灰度共生矩阵特征值包括下述至少一种：角二阶矩能量、对比度、逆差矩、熵或自相关系数。

进一步地，在计算所述主结构图像的灰度共生矩阵之前还包括：

计算所述待检测区域的行差分矩阵和列差分矩阵；

分别计算所述行差分矩阵中各元素构成的第一组数据的方差和所述列差分矩阵中各元素构成的第二组数据的方差；

根据所述第一组数据的方差与所述第二组数据的方差之间的关系，确定计算所述主结构图像灰度共生矩阵时采用的距离差分值的方向。

进一步地，所述距离差分值的方向包括垂直方向、水平方向或对角线方向。

进一步地，提取所述待检测区域的图像主结构，得到所述待检测区域的主结构图像包括:

基于总变差形式的模型，提取所述待检测区域的图像主结构，得到所述待检测区域的主结构图像。

第二方面，本发明实施例还提供了一种纸币鉴伪的装置，该装置包括：

图像获取模块，用于获取待鉴伪纸币的红外透射图；

区域确定模块，用于在所述红外透射图中确定待检测区域；

主结构提取模块，用于提取所述待检测区域的图像主结构，得到所述待检测区域的主结构图像；

矩阵计算模块，用于计算所述主结构图像的灰度共生矩阵；

纸币鉴伪模块，用于根据所述主结构图像的灰度共生矩阵特征值与真币主结构图像的灰度共生矩阵特征值之间的关系，确定待鉴伪纸币的鉴伪结果。

进一步地，所述灰度共生矩阵特征值包括下述至少一种：角二阶矩能量、对比度、逆差矩、熵或自相关系数。

进一步地，还包括：

方向确定模块，用于在计算所述主结构图像的灰度共生矩阵之前，计算所述待检测区域的行差分矩阵和列差分矩阵；分别计算所述行差分矩阵中各元素构成的第一组数据的方差和所述列差分矩阵中各元素构成的第二组数据的方差；根据所述第一组数据的方差与所述第二组数据的方差之间的关系，确定计算所述主结构图像灰度共生矩阵时采用的距离差分值的方向。

进一步地，所述距离差分值的方向包括垂直方向、水平方向或对角线方向。

进一步地，所述主结构提取模块具体用于:

基于总变差形式的模型，提取所述待检测区域的图像主结构，得到所述待检测区域的主结构图像。

本发明实施例通过采用提取待鉴伪纸币图像主结构，计算主结构图像的灰度共生矩阵，并利用灰度共生矩阵特征进行鉴伪的方法，解决了复杂防伪图案难以检测的问题，实现了简单快捷地获取防伪图案特征，使纸币鉴伪过程简单化。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种纸币鉴伪的方法流程图；

图2是本发明实施例提供的一种纸币鉴伪的方法中的面值50新西兰元的新 西兰币的红外透射图；

图3是本发明实施例提供的一种纸币鉴伪的方法中图2中待鉴伪纸币的一个待检测区域；

图4是本发明实施例提供的一种纸币鉴伪的方法中图3中待检测区域的主结构图像；

图5是本发明实施例提供一种纸币鉴伪的装置示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种纸币鉴伪的方法流程图。该方法适用于对纸币进行鉴伪的情况，该方法可以由纸币鉴伪装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，一般集成于验钞机或存取款一体机等设备中。该方法具体包括：

S110、获取待鉴伪纸币的红外透射图。

其中通过红外光源对待鉴伪纸币进行照射，红外光源与传感器分别位于待鉴伪纸币的两侧，通过传感器获取红外光照射下的待鉴伪纸币的图像，由于从红外光源发出的红外光经待鉴伪纸币透射到传感器，因此，获取到的图像就是所述红外透射图。示例性地，图2是本发明实施例提供的一种纸币鉴伪的方法 中的面值50新西兰元的新西兰币的红外透射图。

S120、在所述红外透射图中确定待检测区域。

其中，确定包含防伪图案的区域作为待检测区域，可以采用坐标定位的方式进行选取，也可以采用滑动窗口的方法进行待检测区域的确定。示例性地，从图2中可以看出可检测的防伪图案主要由三个，左下角的羽毛图案，右侧中间位置的螺旋椭圆以及右下角的“50”字样和一部分人像衣服图案。可以采用坐标定位的方法确定待检测区域，以供下一步的分析，示例性地，图3是本发明实施例提供的一种纸币鉴伪的方法中图2中待鉴伪纸币的一个待检测区域。

S130、提取所述待检测区域的图像主结构，得到所述待检测区域的主结构图像。

其中，结构是图像的本质，是视觉感知的主要数据，通过对防伪图案主结构的检测可以达到较高的准确度。很多图像是由有意义的结构和纹理融合在一起构成的，由于有的防伪图案特征较为复杂，对图像进行主结构的提取有利于图案的检测，舍去个体细节，对图像进行了简化，可以减少在后续检测过程中的计算量，减少算法的时间复杂度，从而减短验钞时间。提取主结构的方法适用于分析所有包括纹理的图案的分析，尤其解决了特征复杂的图案难以辨识的问题。示例性地，以图2中的防伪图案为例，由于右侧的两个防伪图案基本是单连通域的或由几个单连通区域构成的，且图形较规则，而左侧的羽毛图案较复杂，由不同亮度的点构成明暗交替的多连通域，羽毛形状也不属于常规的规则图形，因此采用例如二值化等简单的图像分析方法很难确定其特征，采用提取主结构的方法就能很快地实现图案辨识。图4是本发明实施例提供的一种纸币鉴伪的方法中图3中待检测区域的主结构图像。

S140、计算所述主结构图像的灰度共生矩阵。

其中，灰度共生矩阵是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素点分别具有的灰度的状况进行统计得到的。假设在图像中任意取一个像素点(x,y)及偏离它的一点(x+a,y+b)(其中，x和y表示像素点的位置，a、b为整数，人为定义)构成点对。设该点对的灰度值为(f1,f2)，再令点(x,y)在整幅图像上移动，则会得到不同的(f1,f2)值。设图像的灰度级为L，则f1与f2的组合共有L*L种。对于整幅图像，统计出每一种(f1,f2)值出现的次数，然后排列成一个方阵，再将每一种(f1,f2)出现出现的次数均与总次数相比，归一化为出现的概率P(f1,f2)，由此产生的矩阵为灰度共生矩阵。距离(a,b)为距离差分值，其取值不同，灰度共生矩阵中的值不同，a和b的取值要根据纹理周期分布的特性来选择。

S150、根据所述主结构图像的灰度共生矩阵特征值与真币主结构图像的灰度共生矩阵特征值之间的关系，确定待鉴伪纸币的鉴伪结果。

其中，待鉴伪纸币主结构图像的灰度共生矩阵与真币主结构图像的灰度共生矩阵的计算方式完全相同，真币主结构图像的灰度共生矩阵可以采用统计的方法获得，对多张真币进行相同处理，再进行平均，使结果更接近真实值。采用灰度共生矩阵表征图像的特征，根据灰度共生矩阵特征值之间的关系，判断待鉴伪纸币主结构图像的灰度共生矩阵与真币主结构图像的灰度共生矩阵的相似程度，当相似程度达到一定规定时，将待鉴伪纸币确定为真币。

本实施例的技术方案，通过采用提取待鉴伪纸币图像主结构，计算主结构图像的灰度共生矩阵，并利用灰度共生矩阵特征进行鉴伪的方法，解决了复杂防伪图案难以检测的问题，实现了简单快捷地获取防伪图案特征，使纸币鉴伪 过程简单化。

在上述技术方案的基础上，可选的，所述灰度共生矩阵特征值包括下述至少一种：角二阶矩能量、对比度、逆差矩、熵或自相关系数。

其中，角二阶矩(angular second moment,ASM)能量的表达式为其中G(i,j)代表灰度共生矩阵中的每个元素，k表示灰度共生矩阵的行数或列数。ASM能量就是指每个矩阵元素的平方和，也称能量，反映了图像灰度分布均匀程度的纹理粗细度。如果共生矩阵的所有元素值均相等，则ASM值小；相反，如果其中一些值大而其它值小，则ASM值大。当共生矩阵中元素集中分布时，此时ASM值大。ASM值大则表明一种较均一和规则变化的纹理模式。

对比度(contrast,CON)的表达式为直接反映了某个像素值及其领域像素值的亮度的对比情况。如果偏离对角线的元素有较大值，即图像亮度值变化很快，则CON会有较大取值。反映了图像的清晰度和纹理沟纹深浅的程度。纹理沟纹越深，其对比度越大，视觉效果越清晰；反之，对比度小，则沟纹浅，效果模糊。

逆差矩(inverse different moment,IDM)计算公式为 如果灰度共生矩阵对角元素有较大值，IDM就会取较大的值。逆差矩反映图像纹理的同质性，度量图像纹理局部变化的多少。IDM的值较大则说明图像纹理的不同区域间缺少变化，局部较为均匀。

熵(entropy,ENT)的计算公式为若灰度共生矩阵值分布均匀，即图像中噪声较大，熵的值会较大。熵是图像所具有的信息量的度量，纹理信息也属于图像的信息，是一个随机性的度量，当共生矩阵 中所有元素有最大的随机性、空间共生矩阵中所有值几乎相等时，共生矩阵中元素分散分布时，熵较大。它表示了图像中纹理的非均匀程度或复杂程度。

自相关系数(correlation,COR)的计算公式为 其中μ表示灰度共生矩阵的均值，σ表示灰度共生矩阵的标准差。自相关反应了图像纹理的一致性。如果图像中有水平方向纹理，则水平方向矩阵的COR大于其余矩阵的COR值。它度量空间灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度，因此，自相关系数大小反映了图像中局部灰度相关性。当矩阵元素值均匀相等时，自相关系数就大；相反，如果矩阵像元值相差很大则自相关系数小。

以上介绍的几个标量均能表征灰度共生矩阵，可以利用其中至少一种来进行比对，对纸币进行鉴伪。也可以选用其中的多个构成一个特征向量，综合后的向量可以用来表征灰度共生矩阵的各方面特征，判断待鉴伪纸币的主结构图像的灰度共生矩阵对应的特征向量与真币主结构图像的灰度共生矩阵对应的特征向量之间的相似关系，确定纸币的真伪。

在上述技术方案的基础上，可选地，在计算所述主结构图像的灰度共生矩阵之前还包括：

计算所述待检测区域的行差分矩阵和列差分矩阵；

分别计算所述行差分矩阵中各元素构成的第一组数据的方差和所述列差分矩阵中各元素构成的第二组数据的方差；

根据所述第一组数据的方差与所述第二组数据的方差之间的关系，确定计算所述主结构图像灰度共生矩阵时采用的距离差分值的方向。

其中，行差分矩阵中的每个元素为待检测区域中从第二行开始的每一行中 的每个元素与其对应的前一行中的每个元素之间的差值，列差分矩阵同理。行差分矩阵中的每个元素一起构成第一组数据，列差分矩阵中的每个元素一起构成第二组数据，分别计算两组数据的方差，根据两组数据的方差大小之间的关系，可以选取距离差分值合适的方向。

优选地，所述距离差分值的方向包括垂直方向、水平方向或对角线方向。

其中，当第一组数据的方差远大于第二组数据的方差时，可以将距离差分值的方向选为垂直方向，当第二组数据的方差远大于第一组数据的方差时，可以将距离差分值的方向选为水平方向，当两组数据的方差相近时，可以将距离差分值的方向选为对角线方向。采用差分矩阵的方差来判断图像中纹理变化主要集中在行方向还是在列方向，相应地选取合适方向的距离差分值。示例性地，图2中，羽毛图案的纹理变化主要集中在垂直方向，因此将距离差分值选取为水平方向，例如可以选为[2,0]，即水平方向保持距离为2。

在上述技术方案的基础上，提取所述待检测区域的图像主结构，得到所述待检测区域的主结构图像包括:

基于总变差形式的模型，提取所述待检测区域的图像主结构，得到所述待检测区域的主结构图像。

其中，总变差形式的模型具体公式为其中I代表输入图像，由像素点组成，矩阵里每一个元素的数值表示该像素的灰度值，P代表2D图像像素的位置索引，即I当中每个元素的下标i和j。S代表输出主结构图像，结构与I相同。其中λ是一个不可或缺的权重，它用来控制图像的光滑程度，一般选取为0.01到0.03之间。其中可写成如下各向异性的形式：该模型可以有效地分解图像中的结构信 息和纹理，并且无需特别指定纹理是否规则或对称，换言之，该方法具有一般性和随意性，它适用于非统一的或各向异性的纹理。

实施例二

图5是本发明实施例提供一种纸币鉴伪的装置，该装置包括：

图像获取模块210，用于获取待鉴伪纸币的红外透射图；

区域确定模块220，用于在所述红外透射图中确定待检测区域；

主结构提取模块230，用于提取所述待检测区域的图像主结构，得到所述待检测区域的主结构图像；

矩阵计算模块240，用于计算所述主结构图像的灰度共生矩阵；

纸币鉴伪模块250，用于根据所述主结构图像的灰度共生矩阵特征与真币主结构图像的灰度共生矩阵特征之间的关系，确定待鉴伪纸币的鉴伪结果。

进一步地，表征所述灰度共生矩阵特征的标量包括下述至少一种：角二阶矩能量、对比度、逆差矩、熵或自相关系数。

进一步地，还包括：

方向确定模块，用于在计算所述主结构图像的灰度共生矩阵之前，计算所述待检测区域的行差分矩阵和列差分矩阵；分别计算所述行差分矩阵中各元素构成的第一组数据的方差和所述列差分矩阵中各元素构成的第二组数据的方差；根据所述第一组数据的方差与所述第二组数据的方差之间的关系，确定计算所述主结构图像灰度共生矩阵时采用的距离差分值的方向。

进一步地，所述距离差分值的方向包括垂直方向、水平方向或对角线方向。

进一步地，所述主结构提取模块230具体用于:

基于总变差形式的模型，提取所述待检测区域的图像主结构，得到所述待检测区域的主结构图像。

上述纸币鉴伪的装置可执行本发明任意实施例所提供的纸币鉴伪的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。