一种定位纸币图像边界的方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种定位纸币图像边界的方法和系统。
【背景技术】
[0002]采集数据过程中由于外部环境变化:如高温或低温环境下产生的背景噪声多，传感器污损时产生的背景噪声。背景噪声会影响到图像的边界搜索，导致图像边界定为错误，导致图像在旋转校正时无法旋转提取成功。因此需要对图像中的噪声进行处理，消除噪声的影响，从而准确的定位图像的边界。
【发明内容】
[0003]本发明提供了一种定位纸币图像边界的方法和系统，该方法和系统能有效的消除纸币图像上的背景噪声对纸币图像边界搜索的影响。
[0004]为实现上述设计，本发明采用以下技术方案:
[0005]—方面采用了一种定位纸币图像边界的方法，包括:
[0006]获取纸币的图像，对所述图像进行二值化；
[0007]使用开运算和闭运算对二值化后的图像进行滤波；
[0008]对滤波后的图像进行边界定位。
[0009]其中，所述二值化为固定阈值二值化。
[0010]其中，所述固定阈值为18-22像素。
[0011]其中，所述开运算的结构元素为:长度为2-4像素，角度为0°的直线型结构元素；所述闭运算的结构元素为:长度为2-4像素，角度为90°的直线型结构元素。
[0012]其中，所述使用开运算和闭运算对二值化后的图像进行滤波，包括:
[0013]使用长度为3像素，角度为0°的直线型结构元素对二值化后的图像进行开运算，以去除背景噪声；
[0014]使用长度为3像素，角度为90°的直线型结构元素对所述开运算后的图像进行闭运算，以防止轮廓断裂。
[0015]其中，所述对滤波后的图像进行边界定位，具体为:对滤波后的图像采用轮廓跟踪算法确定一个起始边界点，按照逆时针方向搜索所述起始边界点的邻域，以找出与所述起始边界点像素相同的点为新的边界点，根据所述起始边界点和所述新的边界点对图像进行边界定位。
[0016]其中，所述对滤波后的图像进行边界定位，具体为:
[0017]S1:把滤波后的图像左右二等分，在中间等分处从上到下扫描所述图像，寻找没有标记跟踪结束记号的第一个边界起始点A0，所述A0是中间等分处与上边界的交叉点；
[0018]S2:定义一个扫描方向变量dir,所述扫描方向变量dir用于记录上一步中沿着前一个边界点到当前边界点的移动方向，其初始化取值为dir = 7，按逆时针方向搜索当前边界点的3*3像素邻域，起始搜索方向设定为:若dir为奇数取(dir+7)mod 8，若dir为偶数取(dir+6)mod 8 ；
[0019]S3:在所述当前边界点的3*3像素邻域中搜索到的第一个与当前边界点的像素值相同的点，即为新的边界点An，同时更新所述扫描方向变量dir为新的移动方向；
[0020]S4:如果新的边界点An等于第二个边界点A1且所述An的前一个边界点等于第一个边界点A0，则停止搜索，结束跟踪，进入S5 ;否则返回S3继续搜索；
[0021]S5:根据边界点A0、A1、A2、......、An，其中η彡1，对滤波后的图像进行边界定位。
[0022]另一方面采用一种定位纸币图像边界的系统，包括:
[0023]二值化模块，获取纸币的图像，对所述图像进行二值化；
[0024]滤波模块，使用开运算和闭运算对二值化后的图像进行滤波；
[0025]定位模块，对滤波后的图像进行边界定位。
[0026]其中，所述定位模块具体为:对滤波后的图像采用轮廓跟踪算法确定一个边界点，按照逆时针方向搜索所述边界点的邻域，以找出与所述边界点像素相同的点为新的边界点，根据边界点对图像进行边界定位。
[0027]其中，所述滤波模块包括:
[0028]开运算模块，使用长度为3像素，角度为0°的直线型结构元素对二值化后的图像进行开运算，以去除背景噪声；
[0029]闭运算模块，使用长度为3像素，角度为90°的直线型结构元素对所述开运算后的图像进行闭运算，以防止轮廓断裂。
[0030]本发明的有益效果为:本发明通过获取纸币的图像，对所述图像进行二值化；使用开运算和闭运算对二值化后的图像进行滤波；对滤波后的图像进行边界定位。本发明能有效的消除背景噪声对纸币图像边界搜索的影响，提高对纸币图像边界定位的准确率。
【附图说明】
[0031]为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据本发明实施例的内容和这些附图获得其他的附图。
[0032]图1是本发明【具体实施方式】中提供的一种定位纸币图像边界的方法的第一实施例的方法流程图。
[0033]图2是本发明【具体实施方式】中提供的一种定位纸币图像边界的方法的第二实施例的方法流程图。
[0034]图3是本发明【具体实施方式】中提供的一种定位纸币图像边界的系统的第一实施例的结构方框图。
[0035]图4是本发明【具体实施方式】中提供的一种定位纸币图像边界的系统的第二实施例的结构方框图。
【具体实施方式】
[0036]为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面将结合附图对本发明实施例的技术方案作进一步的详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0037]请参考图1，其是本发明【具体实施方式】中提供的一种定位纸币图像边界的方法的第一实施例的方法流程图。如图所示，该定位纸币图像边界的方法，包括:
[0038]步骤S101，获取纸币的图像，对所述图像进行二值化。
[0039]具体的，通过CMOS图像传感器(CIS图像传感器)获取纸币的正面图像和/或反面图像，对所述正面图像和/或反面图像进行二值化。由于纸币图像数据较大，为693*1728像素，对图像二值化可以简化数据，使得数据计算简单，提高了运行效率。
[0040]本实施例中，可采用的二值化方法有:最大类间二值化、迭代阈值二值化、固定阈值二值化、基于最小误差的全局阈值二值化、局部阈值二值化、全局阈值与局部阈值相结合二值化；根据本实施例中纸币图像背景相对稳定的特点，优选的二值化方法为固定阈值二值化。
[0041]步骤S102，使用开运算和闭运算对二值化后的图像进行滤波。
[0042]具体的，膨胀是使图像扩大，腐蚀是使图像缩小。开运算是先腐蚀后膨胀，开运算能断开狭窄的间断，消除细的突出物，使图像的轮廓变得光滑；闭运算与开运算相反，是先膨胀后腐蚀，闭运算消弭狭窄的间断和长细的鸿沟，消除小的空洞，并填补轮廓线的断裂，使轮廓变得更加光滑。形态学滤波器结构元素的形状和大小决定了形态学图像分析的性能，选取形状和大小适合的结构元素决定了滤波的质量。结构元素尺寸太小时，闭运算不能实现裂口较大的断裂边缘连接，开运算不能实现较大的凸起与粘连的去处；当结构元素尺寸太大时，闭运算时目标之间会相互干扰，造成过度粘连，开运算时会造成假断裂。