理后的绝对值作为处理后的结果记为边缘图像La，再对源图像
块进行竖直差分算子处理，算子为 然后用该算子处理后的绝对值作为处理后的结果 5 记为边缘图像Lb。图8为100元毛主席固定水印区域经过差分边缘算子处理后的图像，为了 不使图像偏暗，图8的每个像素都乘以2进行放大处理。
[0095] 本发明实施例中，不是对纸币上的拼接缝或折痕进行直接二值化处理，而是通过 边缘算子处理后进行的，这样降低了某一区域图像偏暗导致二值化该图像后误检为拼接缝 或折痕，并且经过这样处理突出了拼接缝或折痕信号，为下一步信号处理打下基础。
[0096] 参考图4,进一步作为优选的实施方式，所述步骤D包括：
[0097] D1、根据边缘图像直方图，利用比例系数法计算得到二值化阈值；
[0098] D2、根据二值化阈值，对边缘图像进行二值化，得到二值化边缘图像。
[0099]根据边缘图像直方图，采用比例系数法，计算出边缘图像的二值化阈值。比例系数 取多少，本发明的优选方法是假设边缘图像的宽为W，高为Η，W>H，则比例系数k = (y*W) / (W* !〇4三[2.0,4.0]。本实施例的￥为342，!1为1714取2.295，则系数1^0.0134，再将直方图的 数值从〇开始累加，当累加数除以直方图总数的数值大于等于k时，即为所求，本实施例二值 化阈值为18。
[0100] 根据二值化阈值，对边缘图像进行二值化。图9为采用比例系数法二值化后的图 像。可以看出图9左边有一条竖立的白线。
[0101] 本发明实施例中根据边缘图像Lc的尺寸及所识别的拼接缝或折痕的长度与条数 采用了比例系数法对边缘图像LC进行阈值选取，这样做有三大优点：第一，按比例系数法进 行阈值求取，以后二值化的图像白点总数将基本相等，固定了 Hough变换检测算法计算时 间，采用其它方法可能使得算法时间不确定。第二，预估拼接缝或折痕的长度，估计拼接缝 或折痕二值白点像素数量占图像块的百分比作为比例系数值，减少了无用的计算，节省了 算法计算时间。第三，一般拼接缝或折痕在纸币上信号比其它随机信号强，可以通过比例 系数法把要检的信号很轻易地分割出来，如果采用其它方法，还有可能导致不是拼接缝或 折痕的随机信号被误分割。
[0102] 作为所述的一种纸币拼接缝或折痕的识别方法的进一步改进，所述步骤E包括：
[0103] E1、根据二值化边缘图像，若拼接缝或折痕的极角Θ在预设投影法角度范围内，则 通过图像投影法对拼接缝或折痕进行检测判断；
[0104] E2、根据二值化边缘图像，若拼接缝或折痕的极角Θ在预设变换法角度范围内，则 通过改进的Hough变换算法对拼接缝或折痕进行检测判断。
[0105] 本发明实施例中要检测的拼接缝或折痕的角度Θ包含有[0°，8°]，[172°，180°]， [82°，98°]。0已[0°，2°]，[178°，180°]，[88°，92°]角度范围内采用图像投影法分别竖直、水 平投影二值图像l2de[3°，8°]、[172°，177°]、[82°，87°]、[93°，98°]范围内时采用特殊软 件优化的Hough变换直线检测法处理二值图像1 2,检测出拥有相同的(Γ，θ)坐标的累加最大 值 ACCmax〇
[0106] 参考图5,进一步作为优选的实施方式，所述步骤El包括：
[0107] E11、分别对二值化边缘图像进行竖直和水平投影，得到竖直投影曲线和水平投影 曲线；
[0108] E12、对竖直投影曲线和水平投影曲线进行5个单位的滑动窗口累加，得到曲线序 列；
[0109] E13、根据曲线序列，判断曲线序列中的最大值是否大于预设的第一判定阈值，若 是，则判定为存在拼接缝或折痕;反之，则判定为没有存在拼接缝或折痕。
[0110] 图10为二值图像的竖直投影曲线图，图11为二值图像的水平投影曲线图。图10可 以看出有一个很强的脉冲信号，那是纸币图像中的一条竖直拼接缝信号，图11水平方向没 有拼接缝，所以曲线没有很大起伏。
[0111] 分别对竖直、水平投影曲线进行5个单位的滑动窗口累加得到曲线序列5111%1与 Sumxi，遍历Sumyi，当Sumyi最大值大于等于本实施例的阈值100时，可以判决为纸币90°或其 附近有一条拼接缝或折痕，遍历Sum xi，当Sumxi的最大值大于等于本实施例的第一判定阈值 130时，可判决0°或180°或其附近有一条拼接缝或折痕。
[0112] 参考图6,进一步作为优选的实施方式，所述步骤E2包括：
[0113] E21、根据二值化边缘图像中的高度h、宽度w和极角Θ三层循环进行Hough变换，利 用高度h和宽度w作为最外层循环，当遍历到二值化边缘图像中的像素点为白点时，通过极 角Θ进行内循环计算得到极径r;
[0114] E22、根据极角Θ和极径r进行投票，直到二值化边缘图像遍历结束；
[0115] E23、根据极角Θ和极径r的投票结果，查找出具有相同（r，0)坐标的累加最大值 ACC max，并判断其是否大于预设的第二判定阈值，若是，则执行步骤E24;反之，则判定为没有 存在拼接缝或折痕；
[0116] E24、根据上述相同(Γ，θ)坐标对应的标准图像中的像素点，判断像素点之间的距 离是否大于预设的距离阈值，若是，则判定为随机干扰点；反之，则判定为存在拼接缝或折 痕。
[0117]实际的纸币拼接缝与折痕角度一般都在水平或竖直附近，角度不会偏离水平或竖 直很大，且靠近90°或0°、180°的拼接缝或折痕本发明已经采用图像竖直、水平投影法检测 出来，所以用Hough变换检测直线时，变换极角Θ限制在[3°，8°]、[172°，177°]、[82°，87°]、 [93°，98°]范围内。
[0118] Hough变换核心计算公式r= | x*cos0+y*sin0 |，如果不对该公式进行优化，时间将 花费很长。本实施例的方法是把cos0，sin0从〇到180度的双精度浮点值乘以2n取整后放入 一个数组中，η的取值尽量大，精度才高，但不要使得| x*cos0+y*sin0 | *2n的极大值超过32 位无符号整型数的最大值232-1，经过这样转换，以上公式变为r= |x*C〇STable[0]+y* SinTable[0] I，计算得到的r值再逻辑右移n位，这样双精度数乘法变为整型数乘法与移位 操作，本实施例的η值取21。然后根据算得的r值与Θ值进行投票，这样加上比例系数法固定 白点数量，变换极角Θ限制，最终使得每个边缘图像块的Hough变换时间约2.7ms，达到快速 计算的目的。
[0119]参考图7,本发明一种纸币拼接缝或折痕的识别系统，包括：
[0120]图像校正模块，用于对待测纸币进行图像采集并进而对其进行倾斜校正，得到校 正后的标准图像；
[0121]分块处理模块，用于对校正后的标准图像进行分块处理，得到若干个图像块；
[0122] 差分算子处理模块，用于取出一未检测处理的图像块，并对该图像块进行差分边 缘算子处理，进而计算得出边缘图像直方图；
[0123] 二值化处理模块，用于根据边缘图像直方图，计算得到二值化阈值，进而得到二值 化边缘图像；
[0124] 检测模块，用于根据二值化边缘图像，通过图像投影法和改进的Hough变换算法对 拼接缝或折痕进行检测判断；
[0125] 结果输出模块，用于判断是否还有其他图像块要检测处理，若是，则返回执行差分 算子处理模块;反之，则输出检测结果。
[0126] 进一步作为优选的实施方式，所述差分算子处理模块包括：
[0127] 第一边缘图像获取模块，用于取出一未检测处理的图像块，对该图像块进行水平 差分算子处理，并将处理后的结果取绝对值得到第一边缘图像La;
[0128] 第二边缘图像获取模块，用于对