一种纸币冠字号的识别方法及装置与流程

本发明实施例涉及图像识别技术，尤其涉及一种纸币冠字号的识别方法及装置。

背景技术：

纸币的冠字号用于记录纸币的发行序列，具有控制纸币发行数量以及纸币防伪的作用。冠字号可以理解为每一张纸币的身份证，银行或自助金融设备可以对流入或流出的纸币进行冠字号记录，以便于管理取证以及跟踪纸币的流向。自动取款机或存取一体机等自助金融设备还可以根据纸币的冠字号对纸币的真伪进行识别。由此可见，准确的识别出纸币冠字号十分重要。

现有技术中，部分纸币的冠字号位置与纸币的花纹图案距离较近，对冠字号的识别造成困难，降低了冠字号识别的准确性。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种纸币冠字号的识别方法及装置，以解决现有技术中对纸币冠字号的识别不够准确的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种纸币冠字号的识别方法，包括：

获取待识别纸币图像的冠字号特征区域；

在去除所述冠字号特征区域的干扰区域之后，对所述冠字号特征区域进行冠字号边界定位，获取冠字号中各个字符的边界定位结果，其中，所述干扰区域包括所述冠字号特征区域中临近所述冠字号且与所述冠字号的像素差值在预设范围内的像素区域；

对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行编码，提取所述各个字符的像素变化特征，并根据所述像素变化特征以及匹配模板，识别出所述冠字号中各个字符的内容。

进一步地，在获取待识别纸币图像的冠字号特征区域之后，包括：

对所述待识别纸币图像的冠字号特征区域进行灰度化处理，获取所述冠字号特征区域的灰度图像；

根据设定阈值，对所述冠字号特征区域的灰度图像进行二值化处理，输出所述冠字号特征区域的二值化结果。

进一步地，所述冠字号特征区域的干扰区域，包括：

使用霍夫变换直线检测方法对所述冠字号特征区域的二值化结果进行处理，以定位所述干扰区域的边界直线；

以所述边界直线为分界线，将所述冠字号特征区域的二值化结果中不包含所述冠字号的区域作为干扰区域。

进一步地，对所述冠字号特征区域进行冠字号边界定位，获取冠字号中各个字符的边界定位结果，包括：

对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域逐列扫描，确定所述冠字号中各个字符的左、右边界；

对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域逐行扫描，确定所述冠字号中各个字符的上、下边界。

进一步地，对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域逐列扫描，确定所述冠字号中各个字符的左、右边界，包括：

在去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中获取一列作为当前处理目标；

计算所述当前处理目标的各像素点的列像素值总和，并将所述列像素值总和与第一边界阈值进行比较；

如果确定所述列像素值总和大于所述第一边界阈值，则确定为目标边界；

返回执行在去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中获取一列作为当前处理目标的操作，直至完成对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中全部目标边界的确定；

按照设定方向对所述全部目标边界进行顺序标记，根据顺序标记的结果，确定所述冠字号的左边界和右边界。

进一步地，对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域逐行扫描，确定所述冠字号中各个字符的上、下边界，包括：

在去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中获取一行作为当前处理目标；

计算所述当前处理目标的各像素点的行像素值总和，并将所述行像素值总和与第二边界阈值进行比较；

如果确定所述行像素值总和大于所述第二边界阈值，则确定为目标边界；

返回执行在去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中获取一行作为当前处理目标的操作，直至完成对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中全部目标边界的确定；

按照设定方向对所述全部目标边界进行顺序标记，根据顺序标记的结果，确定所述冠字号的上边界和下边界。

进一步地，对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行编码，提取所述各个字符的像素变化特征，并根据所述像素变化特征以及匹配模板，识别出所述冠字号中各个字符的内容，包括：

使用哈夫曼编码对对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行编码，以提取冠字号中各个字符的像素明暗变化特征；

将所述冠字号中各个字符的像素明暗变化特征与所述匹配模板进行比对，根据所述冠字号中各个字符的像素明暗变化特征与所述匹配模板的相似度，识别出所述冠字号中各个字符的内容。

进一步地，在对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行编码，提取所述各个字符的像素变化特征，并根据所述像素变化特征以及匹配模板，识别出所述冠字号中各个字符的内容之前，包括：

使用灰度拉伸法对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行二值化处理，获得二值化结果；

通过数学形态学方法对所述二值化结果进行处理，以填充所述冠字号中各个字符的断裂点和孔洞；

使用边缘检测算子提取所述冠字号中各个字符的边缘。

进一步地，在对所述待识别纸币图像的冠字号特征区域进行灰度化处理，获取所述冠字号特征区域的灰度图像之后，包括：

滤除所述冠字号特征区域的灰度图像的噪声。

第二方面，本发明实施例还提供了一种纸币冠字号的识别装置，包括：

特征区域获取模块，用于获取待识别纸币图像的冠字号特征区域；

冠字号定位模块，用于在去除所述冠字号特征区域的干扰区域之后，对所述冠字号特征区域进行冠字号边界定位，获取冠字号中各个字符的边界定位结果，其中，所述干扰区域包括所述冠字号特征区域中临近所述冠字号且与所述冠字号的像素差值在预设范围内的像素区域；

冠字号识别模块，用于对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行编码，提取所述各个字符的像素变化特征，并根据所述像素变化特征以及匹配模板，识别出所述冠字号中各个字符的内容。

本发明实施例通过对待识别纸币图像的冠字号特征区域进行定位处理，获取冠字号中各个字符的边界之后，并对冠字号中各个字符进行特征提取，识别出冠字号的具体内容。本发明实施例能够对纸币中的冠字号进行准确的识别，适应性强，在实际应用中，即使纸币图像的图案对冠字号的识别造成干扰，也能够排除干扰区域识别出冠字号的内容，提升了冠字号识别的准确率，便于冠字号识别的后续处理。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种纸币冠字号的识别方法的流程图；

图2a是本发明实施例二中的一种纸币冠字号的识别方法的流程图；

图2b是本发明实施例二中的一种古巴币冠字号特征区域的灰度图像；

图3是本发明实施例三中的一种纸币冠字号的识别方法的流程图；

图4是本发明实施例四中的一种纸币冠字号的识别方法的流程图；

图5是本发明实施例五中的一种纸币冠字号的识别装置的结构示意图。

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。

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内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种纸币冠字号的识别方法的流程图，本实施例可适用于通过截取的纸币图像来进行纸币冠字号识别的情况，该方法可以由一种纸币冠字号的识别装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并一般可集成于自助金融设备中，例如，自动取款机、存取一体机、验钞机等。如图1所示，本实施例的方法具体包括：

s110、获取待识别纸币图像的冠字号特征区域。

具体的，纸币的冠字号具体是指罗马数或字母加上阿拉伯数字的组合，不同种类的纸币冠字号的具体内容不相同，纸币上冠字号的位置也不相同，例如，人民币纸币的冠字号由字母和数字组成，冠字号的位置在人民币的左下角，而古巴币的冠字号仅由数字组成，冠字号的位置在古巴币的右上角。对于不同种类的待识别纸币图像，获取其对应的冠字号特征区域。

发明人通过研究发现，在采集的纸币图像中截取冠字号区域时，不可避免地会包括纸币图像中贴近于冠字号位置的纸币的部分花纹图案，示例性地，古巴币的冠字号设置于古巴币的右上角，与古巴币的花纹图案距离较近，在获取古巴币的冠字号特征区域时，会不可避免地引入部分古巴币的花纹图案，对冠字号的识别造成干扰。因此，冠字号特征区域一般不仅包括冠字号，也包括干扰区域。

s120、在去除所述冠字号特征区域的干扰区域之后，对所述冠字号特征区域进行冠字号边界定位，获取冠字号中各个字符的边界定位结果，其中，所述干扰区域包括所述冠字号特征区域中临近所述冠字号且与所述冠字号的像素差值在预设范围内的像素区域。

具体的，为了准确地识别纸币的冠字号，需要去除对冠字号识别造成影响的干扰区域，首先需要识别出干扰区域的边界。在纸币的灰度图像中，干扰区域的像素灰度值与冠字号的像素灰度值接近，干扰区域与冠字号的像素灰度差值在预设范围内，预设范围可以根据实际情况具体设置，本发明对此不做限制。

在本实施例的一个可选的实施方式中，使用霍夫变换直线检测方法定位干扰区域的边界。示例性地，获取的古巴币图像的冠字号特征区域中，干扰区域位于冠字号的上方，通过使用霍夫变换直线检测方法定位出干扰区域的边界。本领域技术人员可知，对于不同种类的纸币，干扰区域不限于位于冠字号的上方，本发明对干扰区域位于冠字号的方向不做限制。

在去除冠字号特征区域的干扰区域之后，对于冠字号特征区域进行冠字号边界的定位可以首先定位冠字号的左、右边界，再定位冠字号的上、下边界，也可以首先定位冠字号各个字符的左、右边界，再定位冠字号各个字符的上、下边界。即从背景中将目标的边界定位出来。

在本实施例的一个可选的实施方式中，对去除干扰区域的冠字号特征区域逐列扫描，确定所述冠字号中各个字符的左、右边界，对去除干扰区域的冠字号特征区域逐行扫描，确定所述冠字号中各个字符的上、下边界。

s130、对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行编码，提取所述各个字符的像素变化特征，并根据所述像素变化特征以及匹配模板，识别出所述冠字号中各个字符的内容。

具体的，对冠字号中各个字符的边界定位结果进行编码，可以采用哈夫曼编码方式，但不限于哈夫曼编码方式，通过对冠字号中各个字符的编码，提取出各个字符的明暗变化特征，再将明暗变化特征与匹配模板进行对比，通过计算冠字号中各个字符与匹配模板的相似度，确定与字符明暗变化特征最接近的匹配模板作为识别结果，识别出各个字符的内容。

本发明实施例一提供的一种纸币冠字号的识别方法，能够对纸币中的冠字号进行准确的识别，适应性强，在实际应用中，即使纸币图像的图案对冠字号的识别造成干扰，也能够排除干扰区域识别出冠字号的内容，提升了冠字号识别的准确率，便于冠字号识别的后续处理。

实施例二

图2a为本发明实施例二提供的一种纸币冠字号的识别方法的流程图，本发明实施例二以实施例一为基础进行了优化，具体是对获取待识别纸币图像的冠字号特征区域之后的操作进一步优化，如图2a所示，本发明实施例具体包括：

s210、获取待识别纸币图像的冠字号特征区域。

s220、对所述待识别纸币图像的冠字号特征区域进行灰度化处理，获取所述冠字号特征区域的灰度图像。

s230、根据设定阈值，对所述冠字号特征区域的灰度图像进行二值化处理，输出所述冠字号特征区域的二值化结果。

优选的，在对所述待识别纸币图像的冠字号特征区域进行灰度化处理，获取所述冠字号特征区域的灰度图像之后，包括：

滤除所述冠字号特征区域的灰度图像的噪声。

具体的，在获取待识别纸币图像的冠字号特征区域之后，对冠字号特征区域进行灰度化处理，使冠字号特征区域中每个像素的灰度值在0到255之间，其中，灰度化处理的方法包括直方图均衡化、直方图规定化等，本发明对此不做限制。在对冠字号特征区域进行灰度化处理之后，可以采用维纳滤波器对灰度图像进行滤波处理，以滤除灰度图像的平稳随机噪声。本领域技术人员可知，滤波处理的方法不限于维纳滤波器，滤波的目的是为了滤除灰度图像的噪声，提升灰度图像的质量，便于接下来的图像处理操作，本发明对滤波处理的方法不做限制。在滤除灰度图像的噪声之后，使用设定阈值对冠字号特征区域的灰度图像进行二值化处理，设定阈值不是根据纸币本身决定的，而是根据自助金融设备的传感器色阶纸的亮度基准值来确定的，设定阈值可以根据实际情况而确定，例如，设定阈值可以设置为20，示例性地，如果像素的灰度值大于20，则确定为背景，如果像素的灰度值小于等于20，则确定为冠字号目标。由于对冠字号特征区域的灰度图像进行二值化处理的目的是为了对冠字号进行定位，所以通过设定固定阈值的方法进行二值化处理，以提升处理效率。

s240、使用霍夫变换直线检测方法对所述冠字号特征区域的二值化结果进行处理，以定位所述干扰区域的边界直线。

s250、以所述边界直线为分界线，将所述冠字号特征区域的二值化结果中不包含所述冠字号的区域作为干扰区域。

具体的，使用霍夫变换直线检测方法对冠字号特征区域的二值化结果中的每个像素点进行处理，霍夫变换直线检测方法是将冠字号特征区域的二值化结果中的各个像素点映射到直角坐标系之后，转化到极坐标系下，在直角坐标系下属于同一条直线上的点，在参数坐标系下形成多条直线并交于一点。可以在使用霍夫变换直线检测方法之前，对冠字号特征区域的二值化结果进行边缘检测。在使用霍夫变换直线检测方法对冠字号特征区域的二值化结果进行处理之后，定位出干扰区域的边界直线，以边界直线为分界线，将冠字号特征区域的二值化结果中不包含冠字号的区域作为干扰区域，从冠字号特征区域中去除干扰区域。

s260、在去除所述冠字号特征区域的干扰区域之后，对所述冠字号特征区域进行冠字号边界定位，获取冠字号中各个字符的边界定位结果，其中，所述干扰区域包括所述冠字号特征区域中临近所述冠字号且与所述冠字号的像素差值在预设范围内的像素区域。

s270、对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行编码，提取所述各个字符的像素变化特征，并根据所述像素变化特征以及匹配模板，识别出所述冠字号中各个字符的内容。

本实施例中，图2b为本发明实施例二提供的一种古巴币冠字号特征区域的灰度图像，以古巴币为例，参见图2b，干扰区域位于冠字号的上方，对冠字号特征区域进行滤除噪声以及二值化处理之后，获得冠字号特征区域的二值化结果，使用霍夫变换直线检测方法对冠字号特征区域的二值化结果进行处理，对干扰区域的边界进行定位之后，从冠字号特征区域中去除干扰区域。

本发明实施例二提供的一种纸币冠字号的识别方法，通过霍夫变换直线检测方法对获取的冠字号特征区域进行干扰区域边界的定位，能够准确的定位干扰区域，提升了冠字号识别的准确率。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种纸币冠字号的识别方法的流程图，本发明实施例三以上述各实施例为基础进行了优化改进，对在去除所述冠字号特征区域的干扰区域之后，对所述冠字号特征区域进行冠字号边界定位，获取冠字号中各个字符的边界定位结果进行了进一步说明，如图3所示，本发明实施例三的方法具体包括：

s310、获取待识别纸币图像的冠字号特征区域。

s320、对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域逐列扫描，确定所述冠字号中各个字符的左、右边界。

优选的，对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域逐列扫描，确定所述冠字号中各个字符的左、右边界，包括：

在去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中获取一列作为当前处理目标；

计算所述当前处理目标的各像素点的列像素值总和，并将所述列像素值总和与第一边界阈值进行比较；

如果确定所述列像素值总和大于所述第一边界阈值，则确定为目标边界；

返回执行在去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中获取一列作为当前处理目标的操作，直至完成对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中全部目标边界的确定；

按照设定方向对所述全部目标边界进行顺序标记，根据顺序标记的结果，确定所述冠字号的左边界和右边界。

具体的，在去除干扰区域的冠字号特征区域中，计算每一列中各像素点的像素值的和作为列像素值总和，将列像素值总和与第一边界阈值进行比较，如果列像素值总和大于第一边界阈值，则确定为目标边界。示例性地，对于二值化的冠字号特征区域，像素值为0可以代表背景，像素值为1可以代表冠字号目标，第一边界阈值可以设置为0，也可以设置为接近于0的数值，以滤除噪声的干扰。

此外，也可以统计去除干扰区域的冠字号特征区域的每一列中，像素值为1的个数，如果统计个数超过边界阈值，则确定为目标边界。

按照设定方向对去除干扰区域的冠字号特征区域的全部目标边界进行顺序标记，示例性地，设定方向可以为从左至右，根据第一个标记和最后一个标记，确定冠字号的左、右边界。在确定冠字号的左、右边界的基础上，可以确定当标记为奇数时，为冠字号中每个字符的左边界，当标记为偶数时，为冠字号中每个字符的右边界。

s330、对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域逐行扫描，确定所述冠字号中各个字符的上、下边界。

优选的，对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域逐行扫描，确定所述冠字号中各个字符的上、下边界，包括：

在去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中获取一行作为当前处理目标；

计算当前处理目标的各像素点的行像素值总和，并将所述行像素值总和与第二边界阈值进行比较；

如果确定所述行像素值总和大于所述第二边界阈值，则确定为目标边界；

返回执行在去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中获取一行作为当前处理目标的操作，直至完成对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中全部目标边界的确定；

按照设定方向对所述全部目标边界进行顺序标记，根据顺序标记的结果，确定所述冠字号的上边界和下边界。

具体的，在去除干扰区域的冠字号特征区域中，计算每一行中各像素点的像素值的和作为行像素值总和，将行像素值总和与第二边界阈值进行比较，如果行像素值总和大于第二边界阈值，则确定为目标边界。示例性地，对于二值化的冠字号特征区域，像素值为0可以代表背景，像素值为1可以代表冠字号目标，第二边界阈值可以设置为0，也可以设置为接近于0的数值，以滤除噪声的干扰。第一边界阈值可以与第二边界阈值相等，也可以与第二边界阈值不相等，本发明对此不做限制。

此外，也可以统计去除干扰区域的冠字号特征区域的每一行中，像素值为1的个数，如果统计个数超过边界阈值，则确定为目标边界。

按照设定方向对去除干扰区域的冠字号特征区域的全部目标边界进行顺序标记，示例性地，设定方向可以为从上至下，根据第一个标记和最后一个标记，确定冠字号的上、下边界。在确定冠字号的上、下边界的基础上，可以确定当标记为奇数时，为冠字号中每个字符的上边界，当标记为偶数时，为冠字号中每个字符的下边界。

s340、对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行编码，提取所述各个字符的像素变化特征，并根据所述像素变化特征以及匹配模板，识别出所述冠字号中各个字符的内容。

本发明实施例三提供的一种纸币冠字号的识别方法，能够快速、准确的定位冠字号中各个字符的边界，便于后续的冠字号中各个字符的识别。

实施例四

图4为本发明实施例四提供的一种纸币冠字号的识别方法的流程图，本发明实施例四以上述各实施例为基础进行了优化改进，对于对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行编码，提取所述各个字符的像素变化特征，并根据所述像素变化特征以及匹配模板，识别出所述冠字号中各个字符的内容进行了进一步说明，如图4所示，本发明实施例四的方法具体包括：

s410、获取待识别纸币图像的冠字号特征区域。

s420、在去除所述冠字号特征区域的干扰区域之后，对所述冠字号特征区域进行冠字号边界定位，获取冠字号中各个字符的边界定位结果，其中，所述干扰区域包括所述冠字号特征区域中临近所述冠字号且与所述冠字号的像素差值在预设范围内的像素区域。

s430、使用灰度拉伸法对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行二值化处理，获得二值化结果。

s440、通过数学形态学方法对所述二值化结果进行处理，以填充所述冠字号中各个字符的断裂点和孔洞。

s450、使用边缘检测算子提取所述冠字号中各个字符的边缘。

具体的，使用灰度拉伸法对冠字号中各个字符的边界定位结果进行更加精细化的二值化处理，然后使用膨胀、腐蚀的方法以及孔洞填充法对冠字号中各个字符进行处理，以滤除噪声，并填充所述冠字号中各个字符的断裂点和孔洞。最后，使用边缘检测算子提取冠字号中各个字符的边缘，边缘检测算子可以为sobel算子，但不限于sobel算子，本发明对此不做限制。

s460、使用哈夫曼编码对对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行编码，以提取冠字号中各个字符的像素明暗变化特征。

s470、将所述冠字号中各个字符的像素明暗变化特征与所述匹配模板进行比对，根据所述冠字号中各个字符的像素明暗变化特征与所述匹配模板的相似度，识别出所述冠字号中各个字符的内容。

具体的，对冠字号中各个字符的边界定位结果进行编码，可以采用哈夫曼编码方式，但不限于哈夫曼编码方式，通过对冠字号中各个字符的编码，提取出各个字符的明暗变化特征，再将明暗变化特征与匹配模板进行对比。匹配模板，即标准字符库，通过将提取的冠字号中各个字符的明暗变化特征与标准字符库的字符明暗变化特征进行对比，计算两者之间的相似度，确定与标准字符库相似度最高的字符的明暗变化特征，识别出冠字号中各个字符的内容。

本发明实施例四提供的一种纸币冠字号的识别方法，能够提取冠字号中各个字符的特征，将特征与匹配模板进行比对，以获取字符的识别结果，不仅提升了识别冠字号的效率，而且提升了识别冠字号的准确性。

实施例五

图5是本发明实施例五中的一种纸币冠字号的识别装置的结构示意图，该装置应用于通过纸币图像来进行纸币冠字号识别的情况，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并一般可集成于自助金融设备中，例如，自动取款机、存取一体机、验钞机等。如图5所示，装置包括：特征区域获取模块510、特征区域获取模块520以及冠字号识别模块530，其中：

特征区域获取模块510，用于获取待识别纸币图像的冠字号特征区域；

冠字号定位模块520，用于在去除所述冠字号特征区域的干扰区域之后，对所述冠字号特征区域进行冠字号边界定位，获取冠字号中各个字符的边界定位结果，其中，所述干扰区域包括所述冠字号特征区域中临近所述冠字号且与所述冠字号的像素差值在预设范围内的像素区域；

冠字号识别模块530，用于对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行编码，提取所述各个字符的像素变化特征，并根据所述像素变化特征以及匹配模板，识别出所述冠字号中各个字符的内容。

本发明实施例能够对纸币中的冠字号进行准确的识别，适应性强，在实际应用中，即使纸币图像的图案对冠字号的识别造成干扰，也能够排除干扰区域识别出冠字号的内容，提升了冠字号识别的准确率，便于冠字号识别的后续处理。

在上述实施例的基础上，所述装置可以包括：

灰度化单元，用于对所述待识别纸币图像的冠字号特征区域进行灰度化处理，获取所述冠字号特征区域的灰度图像；

第一二值化单元，用于根据设定阈值，对所述冠字号特征区域的灰度图像进行二值化处理，输出所述冠字号特征区域的二值化结果。

在上述实施例的基础上，所述冠字号定位模块可以包括：

干扰区域边界定位单元，用于使用霍夫变换直线检测方法对所述冠字号特征区域的二值化结果进行处理，以定位所述干扰区域的边界直线；

干扰区域确定单元，用于以所述边界直线为分界线，将所述冠字号特征区域的二值化结果中不包含所述冠字号的区域作为干扰区域。

在上述实施例的基础上，所述冠字号定位模块还可以包括：

第一边界定位单元，用于对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域逐列扫描，确定所述冠字号中各个字符的左、右边界；

第二边界定位单元，用于对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域逐行扫描，确定所述冠字号中各个字符的上、下边界。

在上述实施例的基础上，所述第一边界定位单元可以包括：

第一当前处理目标子单元，用于在去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中获取一列作为当前处理目标；

第一计算子单元，用于计算所述当前处理目标的各像素点的列像素值总和，并将所述列像素值总和与第一边界阈值进行比较；

第一目标边界确定子单元，用于如果确定所述列像素值总和大于所述第一边界阈值，则确定为目标边界；

第一返回子单元，用于返回执行在去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中获取一列作为当前处理目标的操作，直至完成对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中全部目标边界的确定；

第一标记子单元，用于按照设定方向对所述全部目标边界进行顺序标记，根据顺序标记的结果，确定所述冠字号的左边界和右边界。

在上述实施例的基础上，所述第二边界定位单元可以包括：

第二当前处理目标子单元，用于在去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中获取一行作为当前处理目标；

第二计算子单元，用于计算所述当前处理目标的各像素点的行像素值总和，并将所述行像素值总和与第二边界阈值进行比较；

第二目标边界确定子单元，用于如果确定所述行像素值总和大于所述第二边界阈值，则确定为目标边界；

第二返回子单元，用于返回执行在去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中获取一行作为当前处理目标的操作，直至完成对去除所述干扰区域的所述冠字号特征区域中全部目标边界的确定；

第二标记子单元，用于按照设定方向对所述全部目标边界进行顺序标记，根据顺序标记的结果，确定所述冠字号的上边界和下边界。

在上述实施例的基础上，所述冠字号识别模块可以包括：

编码单元，用于使用哈夫曼编码对对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行编码，以提取冠字号中各个字符的像素明暗变化特征；

比对单元，用于将所述冠字号中各个字符的像素明暗变化特征与所述匹配模板进行比对，根据所述冠字号中各个字符的像素明暗变化特征与所述匹配模板的相似度，识别出所述冠字号中各个字符的内容。

在上述实施例的基础上，所述装置还可以包括：

第二二值化单元，用于使用灰度拉伸法对所述冠字号中各个字符的边界定位结果进行二值化处理，获得二值化结果；

数学形态学单元，用于通过数学形态学方法对所述二值化结果进行处理，以填充所述冠字号中各个字符的断裂点和孔洞；

边缘检测单元，用于使用边缘检测算子提取所述冠字号中各个字符的边缘。

在上述实施例的基础上，所述装置还可以包括：

噪声滤除单元，用于滤除所述冠字号特征区域的灰度图像的噪声。

本发明实施例提供的纸币冠字号的识别装置可执行本发明任意实施例提供的纸币冠字号的识别方法，具备执行纸币冠字号的识别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。