紙幣識別方法及系統的制作方法
【技術領域】
[0001 ] 本發明涉及紙幣識別方法及系統。
【背景技術】
[0002]對于紙幣的識別，除了識別出真假以外，還需要獲取更多的信息，包括幣種、紙幣的版式，發行年份等，對于同一套發行的紙幣而言，在不同的發行年份之間的紙幣也存在著些許的差異，例如在紙幣上某一字樣的所在區域會有偏差，我們可以通過這些字樣所在區域的位置來判斷該紙幣的發現年份。
【發明內容】
[0003]本發明實施例的目的在于提供可以識別紙幣版本的識別方法及系統。
[0004]本發明實施例提供了紙幣識別方法，所述方法包括如下步驟:
獲取識別區域的所在位置，所述所在位置包括:識別區域的起始行、識別區域的起始列、識別區域的寬度、及識別區域的高度；
根據所述識別區域的所在位置，得到所述識別區域的中心位置，所述中心位置為水平方向的中心位置、和\或垂直方向的中心位置；
將所述識別區域的中心位置與第一預設閾值進行比對，匹配對應的紙幣版本，所述第一預設閾值為各版本中識別區域的中心位置的范圍值。
[0005]本發明實施例又提供了紙幣識別系統，所述系統包括:
識別區域獲取單元，用于獲取識別區域的所在位置，所述所在位置包括:識別區域的起始行、識別區域的起始列、識別區域的寬度、及識別區域的高度；
中心位置獲取單元，用于根據所述識別區域的所在位置，得到所述識別區域的中心位置，所述中心位置為水平方向的中心位置、和\或垂直方向的中心位置；
第一匹配單元，用于將所述識別區域的中心位置與第一預設閾值進行比對，匹配對應的紙幣版本，所述第一預設閾值為各版本中識別區域的中心位置的范圍值。
[0006]本發明實施例所提供的紙幣識別方法及系統，對于不用版本的紙幣，根據紙幣的某一特征區域所在不同位置的特性，計算識別區域的中心位置，查找到匹配的紙幣版本，輕松地識別出紙幣的版本，提高了紙幣識別的精度。
【附圖說明】
[0007]圖1為本發明實施例提供的紙幣識別方法的一種流程圖；
圖2為本發明實施例提供的紙幣識別方法中獲取識別區域所在位置的一種流程圖；
圖3為本發明實施例提供的紙幣識別方法的另一種流程圖；
圖4為本發明實施例提供的紙幣識別系統的一種結構示意圖；
圖5為本發明實施例提供的紙幣識別系統中識別區域獲取單元的結構示意圖；
圖6為本發明實施例提供的紙幣識別系統的另一種結構示意圖。
【具體實施方式】
[0008]為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。
[0009]圖1示出了本發明實施例提供的紙幣識別方法的一種流程圖，為了便于描述，僅示出了與本發明實施例相關的部分，本發明實施例提供的紙幣識別方法，所述方法包括如下步驟:
步驟S11，獲取識別區域的所在位置。
[0010]在本實施例中，所述所在位置包括:識別區域的起始行、識別區域的起始列、識別區域的寬度、及識別區域的高度。
[0011 ] 在本實施例中，圖2為本發明實施例提供的紙幣識別方法中獲取識別區域所在位置的一種流程圖，所述獲取識別區域的所在位置包括如下步驟:
步驟S111，對所截取的可能區域的灰度圖像進行二值化處理，得到可能區域的二值圖像。
[0012]在本實施例中，所述可能區域為識別區域在圖像上的可能出現的區域。為了減少運算量或處理量，首先截取可能區域，并對可能區域的灰度圖像進行二值化處理，例如對于面值為100元的紙幣，設定光變油墨“100”字樣所在的區域為識別區域，二值化處理后該區域的灰度圖像中的“ 100”字樣的灰度值為0，其余區域的灰度值為I。
[0013]在一較佳實施例中，由于紙幣存在新舊及磨損等問題，對其灰度圖像會有干擾，通過自適應閾值算法，對所述所截取的可能區域的灰度圖像進行二值化處理，相較于通過固定閾值算法處理得到的二值圖像更加準確。
[0014]步驟S112，在所述可能區域的二值圖像上，逐行移動第一移動窗口，并獲取當前第一移動窗口所在區域的像素累加值，當第一移動窗口的像素累加值為最大值時，確定其所在區域的第一行為識別區域的起始行，所述第一移動窗口為根據已知識別區域的高度及可能區域的寬度所形成的窗口。
[0015]在本實施例中，所述可能區域的寬度為W，高度為H，且已知識別區域的寬度為NW(NW〈W)，識別區域的高度為NH (NH〈H)，所述第一移動窗口為根據已知識別區域的高度及可能區域的寬度所形成的窗口，即選取大小為WXNH的窗口，逐行移動第一移動窗口，并獲取當前第一移動窗口所在區域的像素累加值，對于第一移動窗口的像素累加值為最大值時，其所在區域的第一行為識別區域的起始行。
[0016]在一較佳實施例中，由于在逐行移動所述第一移動窗口時需要計算每一次移動后的所在區域的像素累加值，為了提高運算速度，避免重復計算，獲取上一第一移動窗口所在區域的第一行的像素累加值及當前第一移動窗口所在區域的最后一行的像素累加值；在上一第一移動窗口所在區域像素累加值中減去所述上一第一移動窗口所在區域的第一行的像素累加值，并加上所述當前第一移動窗口所在區域的最后一行的像素累加值，得到所述當前第一移動窗口所在區域的像素累加值。
[0017]具體地，若當前第一移動窗口所在區域的像素累加值為nrsum，上一第一移動窗口所在區域像素累加值為nrsunT，上一第一移動窗口所在區域的第一行的像素累加值為rowsum(1-l),當前第一移動窗口所在區域的最后一行的像素累加值rowsum(i+NH_l)，則當前第一移動窗口所在區域的像素累加值nrsum= nr sumΛ - rowsum(1-l) +rowsum(i+NH-l)，其中rowsum(i)為第i行的像素累加值。
[0018]步驟S113，逐列移動第二移動窗口，并獲取當前第二移動窗口所在區域的像素累加值，當第二移動窗口的像素累加值為最大值時，確定其所在區域的第一列為識別區域的起始列，所述第二移動窗口為根據已知識別區域的高度及寬度所形成的窗口。
[0019]在本實施例中，所述可能區域的寬度為W，高度為H，且已知識別區域的寬度為NW(NW〈W)，識別區域的高度為NH (NH〈H)，所述第二移動窗口為根據已知識別區域的高度及寬度形成的窗口，即選取大小為NWXNH的窗口，逐列移動第二移動窗口，并獲取當前第二移動窗口所在區域的像素累加值，對于第二移動窗口的像素累加值為最大值時，其所在區域的第一列為識別區域的起始列。
[0020]—較佳實施例中，由于在逐列移動所述第二移動窗口時需要計算每一次移動后的所在區域的像素累加值，為了提高運算速度，避免重復計算，獲取上一第二移動窗口所在區域的第一列的像素累加值及當前第二移動窗口所在區域的最后一列的像素累加值；在上一第二移動窗口所在區域像素累加值中減去所述上一第二移動窗口所在區域的第一列的像素累加值，并加上所述當前第二移動窗口所在區域的最后一列的像素累加值，得到所述當前第二移動窗口所在區域的像素累加值。
[0021]具體地，若當前第二移動窗口所在區域的像素累加值為ncsum，上一第二移動窗口所在區域像素累加值為ncsunT，上一第二移動窗口所在區域的第一列的像素累加值為columnsum (j-Ι)，當前第二移動窗口所在區域的最后一列的像素累加值CoIumnsum (i+NW-Ι),則當前第二移動窗口所在區域的像素累加值ncsum= ncsunT -columnsum(j-1) + columnsum(i+NW_l)，其中 columnsum (j)為第 j 列的像素累加值。
[0022]在又一較佳實施例中，為了在確定起始行后，進一步減少噪聲干擾及加快運算速度，則進一步的縮小區域，具體地，在所述可能區域的二值圖像上，根據所述識別區域的起始行及已知識別區域的高度，截取所述可能區域的二值圖像；在截取后的所述可能區域的二值圖像上，逐列移動第二移動窗口。
[0023]步驟S114，根據所述起始行、起始列、及已知識別區域的高度、寬度，確定識別區域所在位置。
[0024]步驟S12，根據所述識別區域的所在位置，得到所述識別區域的中心位置。
[0025]在本實施例中，所述中心位置為水平方向的中心位置、和\或垂直方向的中心位置。計算水平方向的中心位置的公式為Ii1= (sc+sc+NW-1)/2，其中，sc為起始列所在位置，所述NW為識別區域的寬度；計算垂直方向的中心位置的公式為h2=(sr+sr+NH-l)/2，其中，sr為起始行所在位置，所述NH為識別區域的高度。例如，對于面值為100元的第五套人民幣，其版本為:1999年版、2005年版、2015年版，其識別區域為位于紙幣正面左下角的由光變油墨印刷的“100”字樣所在的區域，其可通過計算該識別區域的水平方向的中心位置Ill進行識別，根據水平方向的中心位置Ii1的不同，可以將紙幣分為兩類，一類為1999年版人民幣，另一類為2005年版人民幣或者2015版人民幣。
[0026]步驟S13，將所述識別區域的中心位置與第一預設閾值進行比對，匹配對應的紙幣版本，所述第一預設閾值為各版本中識別區域的中心位置的范圍值。
[0027]圖3為本發明實施例提供的紙幣識別方法的另一種流程圖，為了便于描述，僅示出了與本發明實施例相關的部分，本發明實施例提供的紙幣識別方法，所述方法包括如下步驟:
步驟S11，獲取識別區域的所在位置。
[0028]步驟S12，根據所述識別區域的所在位置，得到所述識別區域的中心位置。
[0029]步驟S13，將所述識別區域的中心位置與第