本發(fā)明涉及幣值識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種伊朗紙幣幣值的識別方法及裝置。

背景技術(shù)：

現(xiàn)有技術(shù)中，諸如人民幣等紙幣，不同的面值的鈔票，其大小不同，且在紙幣的正面均有明顯的面值數(shù)字信息。因此，在對紙幣的面值識別過程中，可以較容易的通過紙幣的大小或者正面的數(shù)字信息識別紙幣的面值。

在發(fā)明人執(zhí)行本發(fā)明的過程中，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中存在以下缺陷：伊朗紙幣作為外幣的其中一種，其不同面值紙幣大小無差異，同時鈔票的面值數(shù)字信息只有鈔票的反面有比較明顯的面額數(shù)字，正面僅有面額數(shù)字的一部分(膠印對印數(shù)字)。這種情況的紙幣的面值無法直接通過紙幣的大小或者正面的數(shù)字信息來進行識別，增大了面值識別的難度。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實施例提供一種伊朗紙幣幣值的識別方法及裝置，能夠通過紙幣的特征區(qū)域的圖像來精確識別紙幣的面值，降低識別難度。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種伊朗紙幣面值的識別方法，包括：

獲取紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像；

對所述面值區(qū)別區(qū)域圖像進行二值化處理，獲取二值化圖像；

從所述二值化圖像中獲取設(shè)定區(qū)域中各像素點的灰度值之和；

基于所述設(shè)定區(qū)域中各像素點的灰度值之和識別所述紙幣的面值。

第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種伊朗紙幣面值的識別裝置，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像；

二值化處理模塊，用于對所述面值區(qū)別區(qū)域圖像進行二值化處理，獲取二值化圖像；

灰度值之和獲取模塊，用于從所述二值化圖像中獲取設(shè)定區(qū)域中各像素點的灰度值之和；

面值識別模塊，用于基于所述設(shè)定區(qū)域中各像素點的灰度值之和識別所述紙幣的面值。

本發(fā)明實施例提供的一種伊朗紙幣面值的識別方法及裝置，通過對紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像的二值化處理，并通過二值化圖像中設(shè)定區(qū)域的各像素點的灰度值之和識別紙幣的面值，能夠通過紙幣的特征區(qū)域的圖像來精確識別紙幣的面值，降低識別難度。

附圖說明

通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本發(fā)明的其它特征、目的和優(yōu)點將會變得更明顯：

圖1a是本發(fā)明實施例一提供的一種伊朗紙幣面值的識別方法流程圖；

圖1b是本發(fā)明實施例一提供的面值為50000的紙幣圖像；

圖1c是本發(fā)明實施例一提供的面值為100000的紙幣圖像；

圖2a是本發(fā)明實施例二提供的一種伊朗紙幣面值的識別方法流程圖；

圖2b是本發(fā)明實施例二提供的面值為50000的紙幣二值化圖像；

圖2c是本發(fā)明實施例二提供的面值為100000的紙幣二值化圖像；

圖3是本發(fā)明實施例三提供的一種伊朗紙幣面值的識別裝置結(jié)構(gòu)框圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明?？梢岳斫獾氖?，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關(guān)的部分而非全部內(nèi)容。

實施例一

圖1a是本發(fā)明實施例一提供的一種伊朗紙幣面值的識別方法流程圖，所述方法由伊朗紙幣面值的識別裝置來執(zhí)行，所述裝置由軟件和/或硬件來執(zhí)行，所述裝置一般配置在計算機等終端中。如圖1a所示，本實施例提供的技術(shù)方案具體如下：

S110：獲取紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像。

在本實施例中，所述獲取紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像包括：獲取紙幣在分辨率為縱向150DPI、橫向200DPI的正面圖像；從所述正面圖像的像素點矩陣中截取行號在20到105之間、且列號在45到230之間的像素點形成的區(qū)域，并將截取的所述區(qū)域的圖像作為紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像。其中，獲取紙幣的正面圖像可以采用拍照或者掃描等方式。正面圖像中橫向像素點的個數(shù)為1308，紙幣的正面圖像中縱向像素點的個數(shù)為455，也就是說，紙幣的正面圖像的像素點的個數(shù)為1308×455。因此，紙幣的正面圖像的像素點矩陣中行號在1-1308之間，列號在1-455之間。

圖1b是本發(fā)明實施例一提供的面值為50000的紙幣圖像，圖1c是本發(fā)明實施例一提供的面值為100000的紙幣圖像，如圖1b和1c所示，兩個不同面值的紙幣的圖像的大小相同。如圖1b所示，紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像為第一矩形框11所圍繞的區(qū)域的圖像。如圖1c所示，紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像為第二矩形框12所圍繞區(qū)域的圖像。如圖1b和1c所示，在面值為50000和100000的紙幣面值區(qū)別區(qū)域圖像中，至少一個不同之處在于：面值為50000的紙幣面值區(qū)別區(qū)域圖像中有“桃心形”標識13，而面值為100000的紙幣面值區(qū)別區(qū)域圖像中有“數(shù)字1”的標識14。其中，圖1b中第一矩形框1和圖1c中第二矩形框2在紙幣的正面圖像中的位置相同，且大小相同。

S120：對所述面值區(qū)別區(qū)域圖像進行二值化處理，獲取二值化圖像。

在本實施例中，示例性的，所述對所述面值區(qū)別區(qū)域圖像進行二值化處理，獲取二值化圖像包括：基于最大類間方差法確定所述面值區(qū)別區(qū)域圖像的第一閾值；當所述面值區(qū)別區(qū)域圖像中像素點的灰度值小于T1/k時，將所述像素點在二值化圖像中的灰度值設(shè)置為0；當所述面值區(qū)別區(qū)域圖像中像素點的灰度值大于或等于T1/k，將所述像素點在二值化圖像中的灰度值設(shè)置為1，其中，T1為所述第一閾值，k為系數(shù)?？蛇x的，k為2，并且k的取值可以是其他數(shù)值，根據(jù)需要進行設(shè)置。

在本實施例中，對于最大類間方差法確定面值區(qū)別區(qū)域圖像的第一閾值的方法如下：按照圖像的灰度特性，分割閾值將圖像分成背景和目標兩個部分，背景和目標之間的類間方差越大，說明構(gòu)成圖像的兩部分的差別越大。其中，將背景和目標的分割閾值記作T，屬于目標的像素點數(shù)占整幅圖像的比例記w0,其平均灰度u0；屬于背景的像素點數(shù)占整幅圖像的比例記為w1,其平均灰度為u1。圖像的總平均灰度記為μ,類間方差記為g；則g＝w0(u0-u)²+w1(u1-u)²，遍歷的整個面值區(qū)別區(qū)域圖像，即選取不同的分割閾值，并計算類間方差。當類間方差最大時，獲取對應的分割閾值，即為面值區(qū)別區(qū)域圖像的第一閾值T1。

在上述實施例的基礎(chǔ)上，在圖像二值化處理過程中，還可以根據(jù)包含第一閾值的其他公式計算的結(jié)果，對二值化圖像中的灰度值進行設(shè)置，以實現(xiàn)精確識別紙幣的面值為目的。

S130：從所述二值化圖像中獲取設(shè)定區(qū)域中各像素點的灰度值之和。

在本實施例中，在二值化圖像中，設(shè)定區(qū)域能夠區(qū)分面值為50000紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像中“桃心形”標識和面值為100000的紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像中的“數(shù)字1”標識。因“桃心形”標識和“數(shù)字1”標識的寬度不同，因此可以通過合理選擇設(shè)定區(qū)域，便于確定紙幣的面值。

可選的，設(shè)定區(qū)域可以是預先設(shè)置的面值為50000紙幣的面值區(qū)別區(qū)域中“桃心形”標識所在的區(qū)域，或者也可以是“桃心形”標識所在區(qū)域的一部分。設(shè)定區(qū)域根據(jù)需要進行設(shè)定以實現(xiàn)區(qū)分紙幣的面值為目的。

S140：基于所述設(shè)定區(qū)域中各像素點的灰度值之和識別所述紙幣的面值。

在本實施例中，示例性的，所述基于所述灰度值之和識別所述紙幣的面值，包括：如果所述設(shè)定區(qū)域中各像素點的灰度值之和小于第二閾值，判斷所述紙幣的面值為50000；如果所述設(shè)定區(qū)域中各像素點的灰度值之和大于或等于第二閾值，判斷所述紙幣的面值為100000。其中，第二閾值預先通過多次試驗進行獲得，且能夠區(qū)別紙幣的面值。

本實施例提供了一種伊朗紙幣面值的識別方法，通過對紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像的二值化處理，并通過二值化圖像中設(shè)定區(qū)域的各像素點的灰度值之和識別紙幣的面值，能夠通過紙幣的特征區(qū)域的圖像來精確識別紙幣的面值，降低識別難度。

實施例二

圖2a是本發(fā)明實施例二提供的一種伊朗紙幣面值的識別方法流程圖，在上述實施例一的基礎(chǔ)上，可選的，所述從所述二值化圖像中獲取設(shè)定區(qū)域中各像素點灰度值之和包括：

在所述二值化圖像中，通過設(shè)定高度的第一浮動窗口查找所述第一浮動窗口所覆蓋的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小的區(qū)域；

當所述第一浮動窗口所覆蓋的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小時，記錄所述第一浮動窗口的上邊界對應的二值化圖像中像素點矩陣的行號，并將所述行號記錄為strow；

在所述二值化圖像中，且在行號在strow+a到strow+b之間的像素點所在區(qū)域中，中通過設(shè)定寬度的第二浮動窗口查找所述第二浮動窗口所覆蓋的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小的區(qū)域；其中，b大于a；

當所述第二浮動窗口所覆蓋的區(qū)域中各像素點的灰度值之和最小時，記錄所述第二浮動窗口的左邊界對應的二值化圖像中像素點矩陣的列號，并將所述列號記錄為stcol；

基于所述行號和所述列號確定二值化圖像中的設(shè)定區(qū)域，并計算所述設(shè)定區(qū)域中的各像素點的灰度值之和。

由此，通過第一浮動窗口能夠查找第一浮動窗口覆蓋的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小的區(qū)域，并記錄第一浮動窗口上邊界對應的二值化圖像中像素點矩陣的行號；通過記錄的行號和第二浮動窗口能夠查找第二浮動窗口所覆蓋區(qū)中各像素點灰度值之和最小的區(qū)域，并記錄第二浮動窗口左邊界對應的二值化圖像中像素點矩陣的行號，通過記錄的行號和列號能夠確定二值化圖像中的設(shè)定區(qū)域。通過上述的方法確定設(shè)定區(qū)域，能夠精確的識別紙幣的面值。

基于上述的優(yōu)化，如圖2a所示，本實施例提供的技術(shù)方案如下：

S210：獲取紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像。

S220：對所述面值區(qū)別區(qū)域圖像進行二值化處理，獲取二值化圖像。

S230：在所述二值化圖像中，通過設(shè)定高度的第一浮動窗口查找所述第一浮動窗口所覆蓋的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小的區(qū)域。

在本實施例中，設(shè)定高度為二值化圖像中12個像素點高度之和；其中，第一浮動窗口的寬度可以根據(jù)需要任意設(shè)置，可選的，第一浮動窗口寬度在為90個像素點寬度之和，且第一浮動窗口的左邊界覆蓋二值化圖像的中像素點矩陣的第一列。其中，第一浮動窗口的高度為二值化圖像中12個像素點高度之和時，第一浮動窗口的高度小于面值為50000紙幣的面值區(qū)別區(qū)域的二值化圖像中“桃心形”標識的高度，并且也小于面值為100000紙幣的面值區(qū)別區(qū)域的二值化圖像中“數(shù)字1”標識的高度。當采用第一浮動窗口進行查找時，可以在第一浮動窗口的上邊界覆蓋二值化圖像的上邊界的位置開始查找，然后依次將第一浮動窗口在二值化圖像中向下移動一個像素點的高度，并依次計算第一浮動窗口所覆蓋的區(qū)域中各像素點灰度值之和，并找到第一浮動窗口覆蓋的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小的區(qū)域。

或者，當采用第一浮動窗口進行查找時，可以在第一浮動窗口的上邊界覆蓋二值化圖像的設(shè)定位置時進行查找第一浮動窗口所覆蓋區(qū)域中各像素點灰度值之和最小的區(qū)域。設(shè)定位置是通過多次識別試驗進行確定，能夠提高查找的效率。

S240：當所述第一浮動窗口所覆蓋的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小時，記錄所述第一浮動窗口的上邊界對應的二值化圖像中像素點矩陣的行號，并將所述行號記錄為strow。

在本實施例中，因二值化圖像為像素點矩陣形成的圖像，當?shù)谝桓哟翱谒采w的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小時，記錄所述第一浮動窗口的上邊界對應的二值化圖像中像素點矩陣的行號。若紙幣的面值為50000，當?shù)谝桓哟翱谒采w的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小時，第一浮動窗口的上邊界與面值為50000紙幣的二值化圖像中的“數(shù)字0”相切，如圖2b所示，當紙幣的面值為50000時，第一浮動窗口的上邊界所對應的二值化圖像中像素點矩陣行的位置為圖2b中直線21所在的位置，并記錄該像素點矩陣的該行對應的行號為strow。若紙幣的面值為100000，當?shù)谝桓哟翱谒采w的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小時，第一浮動窗口的上邊界與面值為100000的紙幣的二值化圖像中的“數(shù)字0”相切。如圖2c所示，當紙幣的面值為100000，第一浮動窗口的上邊界所對應的二值化圖像中像素點矩陣行的位置為圖2c中直線22所在的位置，并記錄該像素點矩陣的該行對應的行號為strow。其中，直線21和直線22在二值化圖像中的位置相同。

S250：在所述二值化圖像中，且在行號在strow+a到strow+b之間的像素點所在區(qū)域中，通過設(shè)定寬度的第二浮動窗口查找所述第二浮動窗口所覆蓋的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小的區(qū)域；其中，b大于a。

在本實施例中，a為15，b為25；設(shè)定寬度為所述二值化圖像中40個像素點寬度之和。其中，第二浮動窗口的高度根據(jù)需要進行設(shè)置?？蛇x的，在二值化圖像中，可以確定行號在strow+a到strow+b之間，且列號在1-90之間的像素點所在的區(qū)域。若紙幣的面值為50000，如圖2b所示，第三矩形框23所圍繞的區(qū)域為行號在strow+a到strow+b之間，且列號在1-90之間的像素點所在的區(qū)域。若紙幣的面值為100000，如圖2c所示，第四矩形框24所圍繞的區(qū)域為行號在strow+a到strow+b之間，且列號在1-90之間的像素點所在的區(qū)域。其中，第三矩形框23和第四矩形框24大小，以及在二值化圖像中的位置相同。

在本實施例中，可選的，第二浮動窗口的左邊界可以依次從覆蓋二值化圖像的像素點矩陣的第15列到第45列進行查找各像素點灰度值之和最小的區(qū)域，這樣可以提高查找的效率?；蛘卟捎玫诙哟翱谶M行查找時，第二浮動窗口的左邊界可以覆蓋二值化圖像的像素點矩陣的其他列，能夠方便查找像素點灰度值之和最小的區(qū)域即可。

S260：當所述第二浮動窗口所覆蓋的區(qū)域中各像素點的灰度值之和最小時，記錄所述第二浮動窗口的左邊界對應的二值化圖像中像素點矩陣的列號，并將所述列號記錄為stcol。

在本實施例中，當?shù)诙哟翱谒采w的區(qū)域中各像素點的灰度值之和最小時，記錄第二浮動窗口的左邊界對應的二值化圖像中像素點矩陣的列號。若紙幣的面值為50000，當?shù)诙哟翱谒采w的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小時，第二浮動窗口的左邊界與面值為50000紙幣的二值化圖像中的“桃心形”標識相切。如圖2b所示，當紙幣的面值為50000時，第二浮動窗口左邊界所對應的二值化圖像中像素點矩陣列的位置為圖中直線25所在的位置，并記錄像素點矩陣的該列對應的列號為stcol。若紙幣的面值為100000，當?shù)诙哟翱谒采w的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小時，第二浮動窗口的左邊界與面值為50000紙幣的二值化圖像中的“數(shù)字1”標識相切。如圖2c所示，第二浮動窗口的左邊界所對應的二值化圖像中像素點矩陣列的位置為圖2c中直線26所在的位置，并記錄像素點矩陣的該列對應列號為stcol。

S270：基于所述行號和所述列號確定二值化圖像中的設(shè)定區(qū)域，并計算所述設(shè)定區(qū)域中的各像素點的灰度值之和。

在本實施例中，示例性的，所述基于所述行號和所述列號確定二值化圖像中的設(shè)定區(qū)域，包括：在所述二值化圖像中，將行號在strow+m到strow+n之間，且列號在stcol+p到stcol+t之間的像素點形成的區(qū)域作為設(shè)定區(qū)域，其中，t大于p，n大于m?？蛇x的，m為20，n為28；p為20，t為40。其中，p、t、m和n的取值與二值化圖像的分辨率有關(guān)，當二值化圖像的分辨率發(fā)生變化時，p、t、m和n均也會發(fā)生變化。

當紙幣的面值為50000，如圖2b所示，設(shè)定區(qū)域為第五矩形框27所圍繞的區(qū)域。若紙幣的面值為100000，如圖2b所示，設(shè)定區(qū)域為第六矩形框28所圍繞的區(qū)域。如2b和圖2c所示，面值為50000紙幣的設(shè)定區(qū)域中包含的灰度值為0的像素點個數(shù)明顯大于100000紙幣的，因此通過設(shè)定區(qū)域中各像素點灰度值之和可以區(qū)分50000和100000紙幣的面值。

S280：基于所述設(shè)定區(qū)域中各像素點的灰度值之和識別所述紙幣的面值。

本實施例提供了一種伊朗幣面值的識別方法，通過第一浮動窗口能夠查找第一浮動窗口覆蓋的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小的區(qū)域，并記錄第一浮動窗口上邊界對應的二值化圖像中像素點矩陣的行號；通過記錄的行號和第二浮動窗口能夠查找第二浮動窗口所覆蓋區(qū)中各像素點灰度值之和最小的區(qū)域，并記錄第二浮動窗口左邊界對應的二值化圖像中像素點矩陣的行號，通過記錄的行號和列號能夠確定二值化圖像中的設(shè)定區(qū)域。通過上述的方法確定設(shè)定區(qū)域，能夠精確的識別紙幣的面值。

實施例三

圖3是本發(fā)明實施例三提供的一種伊朗紙幣面值的識別裝置結(jié)構(gòu)框圖，所述裝置用于執(zhí)行伊朗紙幣面值的識別方法，如圖3所示，所述裝置包括圖像獲取模塊310、二值化處理模塊320、灰度值之和獲取模塊330和面值識別模塊340。

其中，圖像獲取模塊310，用于獲取紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像；

二值化處理模塊320，用于對所述面值區(qū)別區(qū)域圖像進行二值化處理，獲取二值化圖像；

灰度值之和獲取模塊330，用于從所述二值化圖像中獲取設(shè)定區(qū)域中各像素點的灰度值之和；

面值識別模塊340，用于基于所述設(shè)定區(qū)域中各像素點的灰度值之和識別所述紙幣的面值。

進一步的，所述圖像獲取模塊310，具體用于：獲取紙幣在分辨率為縱向150DPI、橫向200DPI的正面圖像；

從所述正面圖像的像素點矩陣中截取行號在20到105之間、且列號在45到230之間的像素點形成的區(qū)域，并將截取的所述區(qū)域的圖像作為紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像；其中，所述紙幣的正面圖像中橫向像素點的個數(shù)為1308，所述紙幣的正面圖像中縱向像素點的個數(shù)為455；

二值化處理模塊320，具體用于：基于最大類間方差法確定所述面值區(qū)別區(qū)域圖像的第一閾值；

當所述面值區(qū)別區(qū)域圖像中像素點的灰度值小于T1/k時，將所述像素點在二值化圖像中的灰度值設(shè)置為0；

當所述面值區(qū)別區(qū)域圖像中像素點的灰度值大于或等于T1/k，將所述像素點在二值化圖像中的灰度值設(shè)置為1，其中，T1為所述第一閾值，k為系數(shù)。

進一步的，所述灰度值之和獲取模塊，具體用于：在所述二值化圖像中，通過設(shè)定高度的第一浮動窗口查找所述第一浮動窗口所覆蓋的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小的區(qū)域；

當所述第一浮動窗口所覆蓋的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小時，記錄所述第一浮動窗口的上邊界對應的二值化圖像中像素點矩陣的行號，并將所述行號記錄為strow；

在所述二值化圖像中，且在行號在strow+a到strow+b之間的像素點所在區(qū)域中，通過設(shè)定寬度的第二浮動窗口查找所述第二浮動窗口所覆蓋的區(qū)域中各像素點灰度值之和最小的區(qū)域；其中，b大于a；

當所述第二浮動窗口所覆蓋的區(qū)域中各像素點的灰度值之和最小時，記錄所述第二浮動窗口的左邊界對應的二值化圖像中像素點矩陣的列號，并將所述列號記錄為stcol；

基于所述行號和所述列號確定二值化圖像中的設(shè)定區(qū)域，并計算所述設(shè)定區(qū)域中的各像素點的灰度值之和。

進一步的，設(shè)定高度為所述二值化圖像中12個像素點高度之和；a為15，b為25；設(shè)定寬度為所述二值化圖像中40個像素點寬度之和。

進一步的，在所述二值化圖像中，將行號在strow+m到strow+n之間，且列號在stcol+p到stcol+t之間的像素點形成的區(qū)域作為設(shè)定區(qū)域，其中，t大于p，n大于m。

進一步的，所述面值識別模塊340具體用于：

如果所述設(shè)定區(qū)域中各像素點的灰度值之和小于第二閾值，判斷所述紙幣的面值為50000；

如果所述設(shè)定區(qū)域中各像素點的灰度值之和大于或等于第二閾值，判斷所述紙幣的面值為100000。

本發(fā)明實施例提供的一種伊朗紙幣面值的識別裝置，通過對紙幣的面值區(qū)別區(qū)域圖像的二值化處理，并通過二值化圖像中設(shè)定區(qū)域的各像素點的灰度值之和識別紙幣的面值，能夠通過紙幣的特征區(qū)域的圖像來精確識別紙幣的面值，降低識別難度。

注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實施例及所運用技術(shù)原理。本領(lǐng)域技術(shù)人員會理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實施例，對本領(lǐng)域技術(shù)人員來說能夠進行各種明顯的變化、重新調(diào)整和替代而不會脫離本發(fā)明的保護范圍。因此，雖然通過以上實施例對本發(fā)明進行了較為詳細的說明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實施例，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發(fā)明的范圍由所附的權(quán)利要求范圍決定。