本發(fā)明實(shí)施例涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種圖像識(shí)別方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，紙幣的流通量越來(lái)越大，很多行業(yè)都出現(xiàn)了基于紙幣識(shí)別技術(shù)的智能化無(wú)人收費(fèi)系統(tǒng)。例如，紙幣識(shí)別技術(shù)不僅可以應(yīng)用在自動(dòng)售貨售票上，也可以應(yīng)用到銀行的自動(dòng)存取款機(jī)或營(yíng)業(yè)廳的自動(dòng)交費(fèi)機(jī)等系統(tǒng)中。同時(shí)，點(diǎn)鈔機(jī)的發(fā)明也為各個(gè)行業(yè)提供了方便。紙幣識(shí)別裝置的應(yīng)用，節(jié)省了大量的人力資源，極大地提升了工作效率。

目前，一般通過(guò)紙幣的安全線編碼或紙幣的尺寸對(duì)其幣值進(jìn)行識(shí)別，這種識(shí)別方法雖能識(shí)別出大部分幣種的幣值，但對(duì)于有些幣種(如美元或印度盾等)，由于所有幣值的尺寸完全相同，并且又無(wú)相應(yīng)的安全線編碼可供識(shí)別，因此，可以基于不同紙幣幣值的顏色來(lái)對(duì)這一類(lèi)紙幣進(jìn)行識(shí)別。

但是，在點(diǎn)鈔機(jī)等機(jī)器代替人識(shí)別紙幣的過(guò)程中，紙幣的擺放位置必須按照機(jī)器預(yù)先設(shè)定的位置進(jìn)行放置，并不能隨意擺放。同時(shí)，紙幣在流通過(guò)程中不可避免的會(huì)沾染污跡或出現(xiàn)磨損等情況。現(xiàn)有方法雖然能快速識(shí)別出紙幣的幣值，但是紙幣的擺放位置會(huì)影響其識(shí)別效率，并且紙幣上的微小污跡或其他圖像噪聲也會(huì)影響紙幣的識(shí)別結(jié)果，甚至?xí)霈F(xiàn)錯(cuò)誤識(shí)別或無(wú)法識(shí)別等現(xiàn)象。若在基于不同紙幣的顏色對(duì)紙幣幣值進(jìn)行識(shí)別時(shí)，由于彩色圖像有三個(gè)顏色分量，圖像信息量較大，因此會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要求更高，且算法處理速度會(huì)更慢。同時(shí)，用于采集彩色圖像的傳感器的造價(jià)也會(huì)相對(duì)較高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種圖像識(shí)別方法及裝置，以提高紙幣幣值的識(shí)別效率，同時(shí)可降低成本。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像識(shí)別方法，包括：

獲取待測(cè)紙幣特征區(qū)域的灰度圖像；

對(duì)所述特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像；

計(jì)算所述二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度，并得到所述二值化圖像的輪廓坐標(biāo)；

將所述輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)極坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷所述待測(cè)紙幣的幣值。

進(jìn)一步的，所述獲取待測(cè)紙幣特征區(qū)域的灰度圖像，包括：

所述待測(cè)紙幣為印尼盾；

識(shí)別所述待測(cè)紙幣的面向和朝向；

在所述待測(cè)紙幣的設(shè)定面向和設(shè)定朝向的圖像中，提取設(shè)定位置的圖像，作為特征區(qū)域的灰度圖像。

進(jìn)一步的，在對(duì)所述特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像之后，還包括：

利用中值濾波法對(duì)二值化圖像進(jìn)行濾波處理；

對(duì)所述濾波處理的二值化圖像進(jìn)行骨架化提取，得到由單像素點(diǎn)相連接的二值化圖像。

進(jìn)一步的，將所述輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)極坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷所述待測(cè)紙幣的幣值，包括：

將所述輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)所述極坐標(biāo)計(jì)算所述二值化圖像的重心坐標(biāo)；

根據(jù)所述重心坐標(biāo)和所述輪廓極坐標(biāo)計(jì)算所述二值圖像的重心到輪廓上各點(diǎn)的距離；

根據(jù)所述距離對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷所述待測(cè)紙幣的幣值。

進(jìn)一步的，計(jì)算所述二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度之后，還包括：

根據(jù)所述輪廓長(zhǎng)度，判斷所述二值化圖像中基本圖形個(gè)數(shù)。

進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述距離對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷紙幣的幣值，包括：

根據(jù)所述距離的大小判斷所述距離峰值點(diǎn)的個(gè)數(shù)；

根據(jù)所述峰值點(diǎn)的個(gè)數(shù)識(shí)別基本圖形的形狀；

根據(jù)所述基本圖形的形狀和個(gè)數(shù)判斷所述待測(cè)紙幣的幣值。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像識(shí)別裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取待測(cè)紙幣特征區(qū)域的灰度圖像；

處理模塊，用于對(duì)所述特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像；

計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度，并得到所述二值化圖像的輪廓坐標(biāo)；

幣值判斷模塊，用于將所述輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)極坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷所述待測(cè)紙幣的幣值。

進(jìn)一步的，所述獲取模塊包括：

所述待測(cè)紙幣為印尼盾；

識(shí)別單元，用于識(shí)別所述待測(cè)紙幣的面向和朝向；

提取單元，用于在所述待測(cè)紙幣的設(shè)定面向和設(shè)定朝向的圖像中，提取設(shè)定位置的圖像，作為特征區(qū)域的灰度圖像。

進(jìn)一步的，該裝置還包括：

濾波模塊，用于對(duì)所述特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理之后，利用中值濾波法對(duì)二值化圖像進(jìn)行濾波處理；

骨架化模塊，用于對(duì)所述特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像之后，對(duì)所述濾波處理的二值化圖像進(jìn)行骨架化提取，得到由單像素點(diǎn)相連接的二值化圖像。

進(jìn)一步的，所述幣值判斷模塊包括：

第一計(jì)算單元，用于將所述輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)所述極坐標(biāo)計(jì)算所述二值化圖像的重心坐標(biāo)；

第二計(jì)算單元，用于根據(jù)所述重心坐標(biāo)和所述輪廓極坐標(biāo)計(jì)算所述二值圖像的重心到輪廓上各點(diǎn)的距離；

幣值判斷單元，用于根據(jù)所述距離對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷所述待測(cè)紙幣的幣值。

進(jìn)一步的，該裝置還包括：

圖形判斷模塊，用于計(jì)算所述二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度之后，根據(jù)所述輪廓長(zhǎng)度，判斷所述二值化圖像中基本圖形個(gè)數(shù)。

進(jìn)一步的，所述幣值判斷單元包括：

個(gè)數(shù)判斷子單元，用于根據(jù)所述距離的大小判斷所述距離峰值點(diǎn)的個(gè)數(shù)；

識(shí)別子單元，用于根據(jù)所述峰值點(diǎn)的個(gè)數(shù)識(shí)別基本圖形的形狀；

幣值判斷子單元，用于根據(jù)所述基本圖形的形狀和個(gè)數(shù)判斷所述待測(cè)紙幣的幣值。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像識(shí)別方案，在獲取待測(cè)紙幣特征區(qū)域的灰度圖像后，首先對(duì)所述特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像，然后計(jì)算所述二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度，并得到所述二值化圖像的輪廓坐標(biāo)，將所述輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)極坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷所述待測(cè)紙幣的幣值。通過(guò)采用上述技術(shù)方案，可以根據(jù)紙幣上特征區(qū)域的圖形有效地識(shí)別出紙幣的幣值，同時(shí)可降低成本。

附圖說(shuō)明

通過(guò)閱讀參照以下附圖所作的對(duì)非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征、目的和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得更明顯：

圖1是本發(fā)明實(shí)施例一提供的一種圖像識(shí)別方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例二提供的一種圖像識(shí)別方法的流程圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例三提供的一種圖像識(shí)別方法的流程圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例四提供的一種圖像識(shí)別方法的流程圖；

圖5是本發(fā)明實(shí)施例五提供的一種圖像識(shí)別方法的流程圖；

圖6是本發(fā)明實(shí)施例一提供的幣值為5萬(wàn)的印尼盾正面示意圖；

圖7是本發(fā)明實(shí)施例二提供的不同幣值的印尼盾特征區(qū)域的圖像示意圖；

圖8是本發(fā)明實(shí)施例三提供的對(duì)印尼盾進(jìn)行骨架化提取后的特征圖像示意圖；

圖9a是本發(fā)明實(shí)施例一提供的第一印尼盾特征區(qū)域的二值圖像的極坐標(biāo)(θ-ρ)關(guān)系示意圖；

圖9b是本發(fā)明實(shí)施例五提供的第二印尼盾特征區(qū)域的二值圖像的極坐標(biāo)(θ-ρ)關(guān)系示意圖；

圖10是本發(fā)明實(shí)施例六提供的一種圖像識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明?？梢岳斫獾氖牵颂幩枋龅木唧w實(shí)施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對(duì)本發(fā)明的限定。另外還需要說(shuō)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?jī)?nèi)容。

另外還需要說(shuō)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?jī)?nèi)容。在更加詳細(xì)地討論示例性實(shí)施例之前應(yīng)當(dāng)提到的是，一些示例性實(shí)施例被描述成作為流程圖描繪的處理或方法。雖然流程圖將各項(xiàng)操作(或步驟)描述成順序的處理，但是其中的許多操作可以被并行地、并發(fā)地或者同時(shí)實(shí)施。此外，各項(xiàng)操作的順序可以被重新安排。當(dāng)其操作完成時(shí)所述處理可以被終止，但是還可以具有未包括在附圖中的附加步驟。所述處理可以對(duì)應(yīng)于方法、函數(shù)、規(guī)程、子例程、子程序等等。

實(shí)施例一

圖1是本發(fā)明實(shí)施例一提供的一種圖像識(shí)別方法的流程圖。本實(shí)施例的方法可由圖像識(shí)別裝置來(lái)執(zhí)行，其中該裝置可由軟件和/或硬件實(shí)現(xiàn)，一般可集成在自動(dòng)售票機(jī)或點(diǎn)鈔機(jī)等金融設(shè)備中。如圖1所示，本實(shí)施例提供的圖像識(shí)別方法具體包括如下步驟：

步驟110、獲取待測(cè)紙幣特征區(qū)域的灰度圖像。

其中，待測(cè)紙幣可以為印尼盾，也可以為表面帶有不同基本圖形的其他紙幣。同時(shí)，可以將紙幣上基本圖形所在的區(qū)域作為紙幣的特征區(qū)域。一般情況下，紙幣的顏色在RGB模型(加色法混色模型)中為彩色，它是通過(guò)紅(R)、綠(G)和藍(lán)(B)三個(gè)顏色通道的變化以及它們之間相互的疊加得到的。為了更好地識(shí)別紙幣的幣值，首先需要對(duì)紙幣進(jìn)行灰度化，成為灰度圖像。以印尼盾為例，圖6是本發(fā)明實(shí)施例一提供的幣值為5萬(wàn)的印尼盾正面示意圖。如圖6所示，整個(gè)圖像呈現(xiàn)一個(gè)顏色。在紙幣的左下方有兩個(gè)三角形，在識(shí)別印尼盾幣值的過(guò)程中，可以將其左下方帶有基本圖形的區(qū)域設(shè)置為紙幣的特征區(qū)域。

步驟120、對(duì)特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像。

在實(shí)際中，每張紙幣采集的圖像亮度并不完全統(tǒng)一，由硬件造成的紙幣圖像亮度偏差對(duì)識(shí)別結(jié)果也有較大的影響。當(dāng)圖像整體偏亮或偏暗時(shí)，特征區(qū)域的灰度值也會(huì)相應(yīng)偏大或偏小。因此，為了提高紙幣的識(shí)別效率，可以對(duì)特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，即將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或255，也就是使整個(gè)圖像呈現(xiàn)出只有黑和白的視覺(jué)效果。

優(yōu)選的，可以利用OTSU算法(大律法)對(duì)紙幣特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像。其中，OTSU算法可以通過(guò)最佳閾值將原灰度圖像分為前景和背景兩部分，其中，最佳閾值可以根據(jù)圖像的灰度特性自動(dòng)進(jìn)行設(shè)定。與常見(jiàn)的固定閾值二值化相比，OTSU算法對(duì)于提取區(qū)別特征區(qū)域的目標(biāo)特征準(zhǔn)確性更好。通過(guò)OTSU算法對(duì)灰度圖像進(jìn)行二值化處理后，紙幣特征區(qū)域的前景部分呈現(xiàn)白色，像素值為255；紙幣特征區(qū)域的背景部分呈現(xiàn)黑色，像素值為0。

示例性的，也可以利用其它算法對(duì)特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化。例如，可以通過(guò)選用區(qū)別特征區(qū)域像素的灰度平均值作為二值化閾值對(duì)灰度圖像進(jìn)行二值化，也可以通過(guò)局部自適應(yīng)二值化方法進(jìn)行二值化。

步驟130、計(jì)算二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度，并得到二值化圖像的輪廓坐標(biāo)。

示例性的，圖像的輪廓長(zhǎng)度可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)二值化圖像中像素值為255(即白色)的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)得出。像素值為255的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)越多，表示二值化圖像中連通區(qū)域的個(gè)數(shù)越多。在二值化圖像中，不可避免地會(huì)出現(xiàn)像素值為255的孤立的像素點(diǎn)。一般情況下，這些孤立的像素點(diǎn)并不影響二值化圖像中連通區(qū)域個(gè)數(shù)的統(tǒng)計(jì)。但是為了更加精確地計(jì)算連通區(qū)域的個(gè)數(shù)，可以通過(guò)測(cè)試像素值為255的像素點(diǎn)的四鄰域或八鄰域的像素值，判斷出該像素點(diǎn)是否為孤立的像素點(diǎn)。若為孤立像素點(diǎn)，則可以在連通區(qū)域計(jì)算的過(guò)程中排出這些點(diǎn)以減小這些點(diǎn)對(duì)圖像識(shí)別的影響。

進(jìn)一步的，在計(jì)算出二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度后，可以根據(jù)輪廓長(zhǎng)度的大小初步判斷出二值化圖像中基本圖形的個(gè)數(shù)。并且基于基本圖形的個(gè)數(shù)可以初步判斷幣值的大小。示例性的，在印尼盾幣值的識(shí)別過(guò)程中，如果通過(guò)計(jì)算表明二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度較短，則說(shuō)明在該圖像中只有一個(gè)圖形，其幣值可能為一萬(wàn)或者兩千。如果輪廓長(zhǎng)度較長(zhǎng)，則說(shuō)明在該圖像中有兩個(gè)圖形。該印尼盾的幣值會(huì)相對(duì)較大，但是具體幣值的大小還需根據(jù)圖形的特點(diǎn)進(jìn)一步進(jìn)行判定。

示例性的，在計(jì)算二值化圖像的輪廓坐標(biāo)時(shí)，可以?xún)?yōu)選二值化圖像左上端的端點(diǎn)作為坐標(biāo)原點(diǎn)，得到在直角坐標(biāo)系下的輪廓坐標(biāo)。示例性的，坐標(biāo)原點(diǎn)的位置也可以設(shè)置為二值化圖像的其他位置，本實(shí)施例在此不作具體限制。

步驟140、將輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)極坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷待測(cè)紙幣的幣值。

示例性的，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解的是，輪廓坐標(biāo)向極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的具體實(shí)現(xiàn)方式可以有很多種，本實(shí)施例不作具體限定。例如，可通過(guò)編寫(xiě)能夠?qū)崿F(xiàn)直角坐標(biāo)系向極坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換的C代碼，并在坐標(biāo)轉(zhuǎn)換時(shí)調(diào)用該代碼的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。其中，在轉(zhuǎn)換后的極坐標(biāo)系(θ-ρ)中，縱坐標(biāo)ρ可表示輪廓上的點(diǎn)到該圖形重心的距離，橫坐標(biāo)θ可表示輪廓上的點(diǎn)與坐標(biāo)原點(diǎn)的連線相對(duì)橫坐標(biāo)0°的偏移角，由于輪廓上的點(diǎn)組成的是一個(gè)封閉的圖形(即旋轉(zhuǎn)一周后可回到原來(lái)的位置)，因此對(duì)每張紙幣來(lái)說(shuō)，θ都是0～360度。圖9a是本發(fā)明實(shí)施例一提供的第一印尼盾特征區(qū)域的二值圖像的極坐標(biāo)(θ-ρ)關(guān)系示意圖。如圖9a所示，兩個(gè)矩形的旋轉(zhuǎn)角度差即可看做是紙幣的旋轉(zhuǎn)角度，反映在θ-ρ關(guān)系圖上時(shí)，橫坐標(biāo)為θ，縱坐標(biāo)為輪廓上的點(diǎn)到該圖形重心的距離ρ。優(yōu)選的，可以將紙幣平行于水平線放置時(shí)輪廓上的點(diǎn)與坐標(biāo)原點(diǎn)的連線所對(duì)應(yīng)的橫坐標(biāo)的值設(shè)為0°。值得注意的是，不管圖像怎么旋轉(zhuǎn)，其輪廓極坐標(biāo)θ和ρ的關(guān)系圖的形狀特性基本不會(huì)發(fā)生變化。因此，可以根據(jù)紙幣特征區(qū)域中不同形狀的圖形輪廓所對(duì)應(yīng)極坐標(biāo)關(guān)系圖的不同，對(duì)紙幣幣值進(jìn)行識(shí)別。

本發(fā)明實(shí)施例一提供的圖像識(shí)別方法，在獲取待測(cè)紙幣特征區(qū)域的灰度圖像后，首先對(duì)特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像，然后計(jì)算二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度，并得到二值化圖像的輪廓坐標(biāo)，將輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)極坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷紙幣的幣值。通過(guò)采用上述技術(shù)方案，可以根據(jù)紙幣上特征區(qū)域的圖形有效地識(shí)別出紙幣的幣值，同時(shí)可降低成本。

實(shí)施例二

圖2是本發(fā)明實(shí)施例二提供的一種圖像識(shí)別方法的流程圖。本實(shí)施例對(duì)實(shí)施例一中的步驟“獲取待測(cè)紙幣特征區(qū)域的灰度圖像”進(jìn)行了細(xì)化。參考圖2，本發(fā)明實(shí)施例具體包括如下步驟：

步驟210、識(shí)別待測(cè)紙幣的面向和朝向。

示例性的，紙幣幣值的識(shí)別一般是基于紙幣上基本圖形的不同對(duì)幣值進(jìn)行識(shí)別。在一般情況下，在紙幣的正面會(huì)標(biāo)有明顯的幣值和其相關(guān)的圖形。因此，在識(shí)別待測(cè)紙幣時(shí)，紙幣的放置方向可優(yōu)選為正面正向。示例性的，如圖6所示，在印尼盾幣值識(shí)別的過(guò)程中，可以通過(guò)印尼盾正面的基本圖形(如兩個(gè)三角形)對(duì)其幣值(如50000)進(jìn)行識(shí)別。

示例性的，若在紙幣的背面有明顯的基本圖形可供識(shí)別，也可以將待測(cè)紙幣的放置方向選取為背面正向。在具體操作過(guò)程中，可以通過(guò)對(duì)不同面向和朝向放置的紙幣進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)不斷嘗試后得出識(shí)別效率更高的紙幣的放置方向。

步驟220、在待測(cè)紙幣的設(shè)定面向和設(shè)定朝向的圖像中，提取設(shè)定位置的圖像，作為特征區(qū)域的灰度圖像。

其中，可以將紙幣表面帶著基本圖形區(qū)域的位置設(shè)定為特征區(qū)域的位置。當(dāng)選定好待測(cè)紙幣的面向和朝向后，通過(guò)設(shè)定特征區(qū)域的位置，可以截取特征區(qū)域的灰度圖像。示例性的，圖7是本發(fā)明實(shí)施例二提供的不同幣值的印尼盾特征區(qū)域的圖像示意圖。如圖7所示，不同幣值的印尼盾在左下方區(qū)域中都帶有像圓形、矩形、三角形或圓形等基本圖形。因此可以將印尼盾左下方帶有基本圖形的區(qū)域作為特征區(qū)域。示例性的，若將紙幣的左上角作為坐標(biāo)的原點(diǎn)，X和Y分別表示橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，則該特征區(qū)域的坐標(biāo)一般為X＝[30：180]和Y＝[210：285]。因此，在識(shí)別印尼盾幣值時(shí)，可以截取紙幣在分辨率為縱向150DPI、橫向200DPI的情況下，具體位置為X＝[30：180]和Y＝[210：285]的灰度圖像。

示例性的，不同幣種的紙幣特征區(qū)域所在位置不同，在紙幣幣值識(shí)別的過(guò)程中，可以根據(jù)紙幣幣種的不同對(duì)特征區(qū)域的位置進(jìn)行設(shè)置。通過(guò)采用這種方法，可以有針對(duì)性的識(shí)別紙幣的幣值，進(jìn)而提高識(shí)別效率。

步驟230、對(duì)特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像。

步驟240、計(jì)算二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度，并得到二值化圖像的輪廓坐標(biāo)。

步驟250、將輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)極坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷待測(cè)紙幣的幣值。

本發(fā)明實(shí)施例二在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，對(duì)“獲取待測(cè)紙幣特征區(qū)域的灰度圖像”的過(guò)程進(jìn)行了細(xì)化。在紙幣幣值的識(shí)別過(guò)程中，首先選擇正確的紙幣的面向和朝向，然后提取設(shè)定位置的圖像作為特征區(qū)域的灰度圖像。通過(guò)采用上述方案，可以提高紙幣幣值的識(shí)別效率。

實(shí)施例三

圖3是本發(fā)明實(shí)施例三提供的一種圖像識(shí)別方法的流程圖。本實(shí)施例對(duì)上述實(shí)施例中在“對(duì)特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像”之后的過(guò)程進(jìn)行了細(xì)化。參考圖3，本發(fā)明實(shí)施例具體包括如下步驟：

步驟310、識(shí)別待測(cè)紙幣的面向和朝向。

步驟320、在待測(cè)紙幣的設(shè)定面向和設(shè)定朝向的圖像中，提取設(shè)定位置的圖像，作為特征區(qū)域的灰度圖像。

步驟330、對(duì)特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像。

步驟340、利用中值濾波法對(duì)二值化圖像進(jìn)行濾波處理；

優(yōu)選的，可以利用中值濾波法對(duì)二值化圖像進(jìn)行濾波處理。其中，中值濾波是將圖像中某個(gè)點(diǎn)的像素值用該點(diǎn)的一個(gè)領(lǐng)域中各點(diǎn)像素值的中值來(lái)代替。其實(shí)施方式是利用某種結(jié)構(gòu)的二維滑動(dòng)模板，將模板內(nèi)的像素值按照像素值的大小進(jìn)行排序，生成單調(diào)上升(或下降)的二維數(shù)據(jù)序列。在本實(shí)施例中，所用模板的大小可優(yōu)選為5*5。通過(guò)中值濾波后，可以消除圖像中孤立的噪聲點(diǎn)。

示例性的，也可以采用均值濾波法或高斯濾波法等其它濾波方法，對(duì)二值化圖像進(jìn)行濾波處理。

步驟350、對(duì)濾波處理的二值化圖像進(jìn)行骨架化提取，得到由單像素點(diǎn)相連接的二值化圖像。

其中，圖像的骨架化提取就是去掉原來(lái)圖像中的一些像素點(diǎn)，但仍保持圖像特征區(qū)域圖形的原有形狀。通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行骨架化提取后，可以將圖形細(xì)化為一條單像素寬的線。示例性的，圖8是本發(fā)明實(shí)施例三提供的對(duì)印尼盾進(jìn)行骨架化提取后的特征圖像示意圖。如圖8所示，對(duì)印尼盾特征區(qū)域的圖形進(jìn)行骨架化提取后可以得到由像素值為255的白色的像素點(diǎn)所連接的基本圖形。通過(guò)骨架化提取，可以壓縮原始圖像的數(shù)據(jù)量，進(jìn)而更容易的分析圖像的特征。

步驟360、計(jì)算二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度，并得到二值化圖像的輪廓坐標(biāo)。

步驟370、將輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)極坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷待測(cè)紙幣的幣值。

本發(fā)明實(shí)施例三在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，在“對(duì)特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像”之后的過(guò)程進(jìn)行了細(xì)化。通過(guò)對(duì)特征區(qū)域的二值化圖像進(jìn)行骨架化提取，壓縮了圖像的數(shù)據(jù)量，更好的提取到圖像的特征信息。

實(shí)施例四

圖4是本發(fā)明實(shí)施例四提供的一種圖像識(shí)別方法的流程圖。本實(shí)施例對(duì)上述實(shí)施例中“將輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)極坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷待測(cè)紙幣的幣值”的過(guò)程進(jìn)行了細(xì)化。參考圖4，本發(fā)明實(shí)施例具體包括如下步驟：

步驟410、獲取待測(cè)紙幣特征區(qū)域的灰度圖像。

步驟420、對(duì)特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像。

步驟430、計(jì)算二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度，并得到二值化圖像的輪廓坐標(biāo)。

步驟440、將輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)極坐標(biāo)計(jì)算二值化圖像的重心坐標(biāo)。

示例性的，在紙幣識(shí)別的過(guò)程中，紙幣的放置方向并不是固定的，在直角坐標(biāo)系中的坐標(biāo)值只能表示輪廓上各點(diǎn)的大小不能表示輪廓所旋轉(zhuǎn)的方向。而在極坐標(biāo)系下，輪廓的坐標(biāo)具有矢量性，即輪廓的極坐標(biāo)不僅可以表示輪廓上各點(diǎn)的大小，也可以表示輪廓基于預(yù)設(shè)位置所旋轉(zhuǎn)的角度。其中，預(yù)設(shè)位置為在轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)前所選取的正方向所在的位置。因此，識(shí)別紙幣時(shí)，為了更好的適應(yīng)紙幣旋轉(zhuǎn)或平移等情況，在得到二值化圖像的輪廓坐標(biāo)后，可以將其輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)。同時(shí)，可以根據(jù)其極坐標(biāo)的大小計(jì)算出二值化圖像的重心坐標(biāo)。

步驟450、根據(jù)重心坐標(biāo)和輪廓極坐標(biāo)計(jì)算二值圖像的重心到輪廓上各點(diǎn)的距離。

示例性的，無(wú)論圖像基于預(yù)設(shè)位置旋轉(zhuǎn)多少度，其圖形的重心到輪廓上各點(diǎn)的距離保持不變。因此，在得到圖形的重心坐標(biāo)和圖形輪廓的極坐標(biāo)后，可以根據(jù)坐標(biāo)值計(jì)算出重心到輪廓上各點(diǎn)的距離。其距離的不變性可以保持紙幣幣值識(shí)別效果的穩(wěn)定性。

步驟460、根據(jù)距離對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷待測(cè)紙幣的幣值。

本發(fā)明實(shí)施例四在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，通過(guò)“對(duì)將輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)極坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷待測(cè)紙幣的幣值”的過(guò)程進(jìn)行了細(xì)化。通過(guò)將直角坐標(biāo)系下輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為在極坐標(biāo)系下相應(yīng)的極坐標(biāo)，并通過(guò)該輪廓極坐標(biāo)計(jì)算出二值圖像的重心坐標(biāo)，進(jìn)而可以得出重心到輪廓上各點(diǎn)的距離。通過(guò)采用上述技術(shù)方案，可以在紙幣旋轉(zhuǎn)或平移等情況下有效地識(shí)別出紙幣的幣值。

實(shí)施例五

圖5是本發(fā)明實(shí)施例五提供的一種圖像識(shí)別方法的流程圖，本實(shí)施例對(duì)上述實(shí)施例中“根據(jù)距離對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷待測(cè)紙幣的幣值”的過(guò)程進(jìn)行了細(xì)化。參考圖5，本發(fā)明實(shí)施例具體包括如下步驟：

步驟510、獲取待測(cè)紙幣特征區(qū)域的灰度圖像。

步驟520、對(duì)特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像。

步驟530、計(jì)算二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度，并得到二值化圖像的輪廓坐標(biāo)。

步驟540、將輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)極坐標(biāo)計(jì)算二值化圖像的重心坐標(biāo)。

步驟550、根據(jù)重心坐標(biāo)和輪廓極坐標(biāo)計(jì)算二值圖像的重心到輪廓上各點(diǎn)的距離。

步驟560、根據(jù)距離的大小判斷距離峰值點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

示例性的，不同圖形的重心到其輪廓的距離不同。例如圓形，由于重心到輪廓的距離為圓的半徑，并且距離都相等，因此其重心到圓形輪廓上各點(diǎn)的距離不存在峰值點(diǎn)。例如矩形，由于矩形的重心到其輪廓四個(gè)頂點(diǎn)的距離比到輪廓上其它點(diǎn)的距離大，所以距離會(huì)存在四個(gè)峰值點(diǎn)。同理，三角形的重心到其輪廓的距離會(huì)存在三個(gè)峰值點(diǎn)。圖9b是本發(fā)明實(shí)施例五提供的第二印尼盾特征區(qū)域的二值圖像的極坐標(biāo)(θ-ρ)關(guān)系示意圖。如圖9a和圖9b所示，特征區(qū)域的基本圖形有幾個(gè)頂點(diǎn)，其θ-ρ關(guān)系圖中就有幾個(gè)峰值點(diǎn)。并且該峰值點(diǎn)的個(gè)數(shù)并不會(huì)因?yàn)閳D形的旋轉(zhuǎn)而改變。因此，不論紙幣是否傾斜，只要截取到紙幣包含特征圖形的特征區(qū)域，就可以識(shí)別出距離峰值點(diǎn)的個(gè)數(shù)，且識(shí)別率較高。

步驟570、根據(jù)峰值點(diǎn)的個(gè)數(shù)識(shí)別基本圖形的形狀。

示例性的，可以根據(jù)距離峰值點(diǎn)的個(gè)數(shù)對(duì)圖形的形狀進(jìn)行初步判定。若距離中存在四個(gè)峰值點(diǎn)，則可以判斷出圖形為四邊形。如存在三個(gè)峰值點(diǎn)，則可以判斷出圖形為三角形。若沒(méi)有明顯峰值點(diǎn)，則可以判斷圖形為圓形。

示例性的，在印尼盾識(shí)別的過(guò)程中，如圖9a和圖9b所示，從原始圖像與θ-ρ關(guān)系圖中，也可以看出圖形的形狀與其峰值點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。通過(guò)這種方法在判斷基本圖形的形狀時(shí)穩(wěn)定性較好，不會(huì)因?yàn)閳D形的平移、旋轉(zhuǎn)或尺度的改變而出現(xiàn)識(shí)別錯(cuò)誤的現(xiàn)象。

步驟580、根據(jù)基本圖形的形狀和個(gè)數(shù)判斷待測(cè)紙幣的幣值。

示例性的，在印尼盾幣值識(shí)別的過(guò)程中，如圖9a和圖9b所示，從印尼盾輪廓坐標(biāo)θ-ρ關(guān)系圖判斷出輪廓所在基本圖形的形狀和個(gè)數(shù)后，可以識(shí)別出原始圖像所對(duì)應(yīng)印尼盾幣值的大小。示例性的，若判斷出基本圖形的形狀為圓形，且通過(guò)二值化圖像輪廓長(zhǎng)度判斷出圓形的個(gè)數(shù)為一個(gè)，則可以判斷出該印尼盾的幣值為1萬(wàn)；若判斷出基本圖形的形狀為圓形，且個(gè)數(shù)有兩個(gè)，則該印尼盾的幣值為10萬(wàn)；若判斷出基本圖形為矩形，且個(gè)數(shù)為兩個(gè)，則該印尼盾的幣值為2萬(wàn)；若判斷出基本圖形為三角形，且個(gè)數(shù)為兩個(gè)，則該印尼盾的幣值為5萬(wàn)。通過(guò)印尼盾中基本圖形的形狀和個(gè)數(shù)與印尼幣值的對(duì)應(yīng)關(guān)系，可以有效地識(shí)別出印尼盾的幣值，且識(shí)別效率較高。

本發(fā)明實(shí)施例五在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，“根據(jù)距離對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷待測(cè)紙幣的幣值”的過(guò)程進(jìn)行了細(xì)化。首先通過(guò)二值圖像的重心到輪廓上各點(diǎn)的距離判斷出距離峰值點(diǎn)的個(gè)數(shù)，然后根據(jù)峰值點(diǎn)的個(gè)數(shù)識(shí)別基本圖形的形狀，根據(jù)基本圖形的形狀和個(gè)數(shù)判斷印尼盾的幣值。通過(guò)采用上述技術(shù)方案，可以準(zhǔn)確地識(shí)別在出不同角度放置的印尼盾的幣值，且識(shí)別效果具有穩(wěn)定性。

實(shí)施例六

圖10是本發(fā)明實(shí)施例六提供的一種圖像識(shí)別裝置的結(jié)構(gòu)框圖，該裝置可由軟件和/或硬件實(shí)現(xiàn)，一般可集成在自動(dòng)售票機(jī)或點(diǎn)鈔機(jī)等金融設(shè)備中。如圖10所示，該系統(tǒng)包括：獲取模塊1010、處理模塊1020、計(jì)算模塊1030和幣值判斷模塊1040。

其中，獲取模塊1010，用于獲取待測(cè)紙幣特征區(qū)域的灰度圖像；

處理模塊1020，用于對(duì)所述特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像；

計(jì)算模塊1030，用于計(jì)算所述二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度，并得到所述二值化圖像的輪廓坐標(biāo)；

幣值判斷模塊1040，用于將所述輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)極坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷所述待測(cè)紙幣的幣值。

本發(fā)明實(shí)施例六提供的圖像識(shí)別裝置，在獲取待測(cè)紙幣特征區(qū)域的灰度圖像后，首先對(duì)所述特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像，然后計(jì)算所述二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度，并得到所述二值化圖像的輪廓坐標(biāo)，將所述輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)極坐標(biāo)所對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷所述待測(cè)紙幣的幣值。通過(guò)采用上述技術(shù)方案，可以根據(jù)紙幣上特征區(qū)域的圖形有效地識(shí)別出紙幣的幣值，同時(shí)可降低成本。

在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，所述待測(cè)紙幣為印尼盾；所述獲取模塊包括：識(shí)別單元，用于識(shí)別所述待測(cè)紙幣的面向和朝向；提取單元，用于在所述待測(cè)紙幣的設(shè)定面向和設(shè)定朝向的圖像中，提取設(shè)定位置的圖像，作為特征區(qū)域的灰度圖像。

在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，該裝置還包括：濾波模塊，用于對(duì)所述特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理之后，利用中值濾波法對(duì)二值化圖像進(jìn)行濾波處理；骨架化模塊，用于對(duì)所述特征區(qū)域的灰度圖像進(jìn)行二值化處理，生成二值化圖像之后，對(duì)所述濾波處理的二值化圖像進(jìn)行骨架化提取，得到由單像素點(diǎn)相連接的二值化圖像。

在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，所述幣值判斷模塊包括：第一計(jì)算單元，用于將所述輪廓坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的極坐標(biāo)，根據(jù)所述極坐標(biāo)計(jì)算所述二值化圖像的重心坐標(biāo)；第二計(jì)算單元，用于根據(jù)所述重心坐標(biāo)和所述輪廓極坐標(biāo)計(jì)算所述二值圖像的重心到輪廓上各點(diǎn)的距離；幣值判斷單元，用于根據(jù)所述距離對(duì)應(yīng)的形狀特征判斷所述待測(cè)紙幣的幣值。

在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，該裝置還包括：圖形判斷模塊，用于計(jì)算所述二值化圖像的輪廓長(zhǎng)度之后，根據(jù)所述輪廓長(zhǎng)度，判斷所述二值化圖像中基本圖形個(gè)數(shù)。

在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，所述幣值判斷單元包括：個(gè)數(shù)判斷子單元，用于根據(jù)所述距離的大小判斷所述距離峰值點(diǎn)的個(gè)數(shù)；識(shí)別子單元，用于根據(jù)所述峰值點(diǎn)的個(gè)數(shù)識(shí)別基本圖形的形狀；幣值判斷子單元，用于根據(jù)所述基本圖形的形狀和個(gè)數(shù)判斷所述待測(cè)紙幣的幣值。

上述實(shí)施例中提供的圖像識(shí)別裝置可執(zhí)行本發(fā)明任意實(shí)施例所提供的圖像識(shí)別方法，具備執(zhí)行方法相應(yīng)的功能模塊和有益效果。未在上述實(shí)施例中詳盡描述的技術(shù)細(xì)節(jié)，可參見(jiàn)本發(fā)明任意實(shí)施例所提供的圖像識(shí)別方法。

注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例及所運(yùn)用技術(shù)原理。本領(lǐng)域技術(shù)人員會(huì)理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實(shí)施例，對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)說(shuō)能夠進(jìn)行各種明顯的變化、重新調(diào)整和替代而不會(huì)脫離本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，雖然通過(guò)以上實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了較為詳細(xì)的說(shuō)明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實(shí)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(shí)施例，而本發(fā)明的范圍由所附的權(quán)利要求范圍決定。