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    人民幣冠字號(hào)識(shí)別算法研究

    2018-03-03 13:12:04陳忠鶴于璐
    關(guān)鍵詞:自動(dòng)識(shí)別圖像處理

    陳忠鶴 于璐

    摘要:冠字號(hào)技術(shù)在金融安全、現(xiàn)金管理等領(lǐng)域發(fā)揮著巨大作用。本文基于人民幣冠字號(hào)的字符特征,通過數(shù)字圖像處理方式,完成對(duì)冠字號(hào)圖像的預(yù)處理(包括圖像去噪、局部二值化、圖像分割)、字符分割、歸一化、字符識(shí)別的過程,實(shí)現(xiàn)了對(duì)人民幣冠字號(hào)的自動(dòng)識(shí)別。

    關(guān)鍵詞:冠字號(hào);自動(dòng)識(shí)別;圖像處理

    中圖分類號(hào):TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1007-9416(2018)11-0120-02

    0 引言

    人民幣作為我國的法定貨幣,其冠字號(hào)碼具有一票一號(hào)的性質(zhì),相當(dāng)于每張人民幣的“身份證”,在智能設(shè)備的現(xiàn)金管理中可發(fā)揮巨大作用。冠字號(hào)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)單張現(xiàn)金的全過程跟蹤,從而能夠更好的加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)現(xiàn)金的管理,提高對(duì)假鈔的查處力度,為公安機(jī)關(guān)偵破金融相關(guān)案件提供有力幫助。

    1 冠字號(hào)的組成

    冠字與號(hào)碼共同構(gòu)成紙幣的冠字號(hào)碼?!肮谧帧笔怯≡诩垘派嫌脕順?biāo)記印刷批次的兩個(gè)或三個(gè)英文字母,由印鈔廠按一定規(guī)律編排和印刷;“號(hào)碼”則是印在冠字后面的阿拉伯?dāng)?shù)字流水號(hào),用來標(biāo)明每張鈔票在同冠字批次中的排列順序。

    2 冠字號(hào)識(shí)別算法

    本文基于人民幣冠字號(hào)的字符特征,通過數(shù)字圖像處理方式,完成對(duì)冠字號(hào)圖像的預(yù)處理(包括圖像去噪、局部二值化、圖像分割)、字符分割、歸一化、字符識(shí)別的過程,實(shí)現(xiàn)了對(duì)人民幣冠字號(hào)的自動(dòng)識(shí)別過程。

    2.1 圖像預(yù)處理

    人民幣在流通過程中會(huì)產(chǎn)生污損和褶皺,并且為了防偽功能會(huì)帶有水印、條紋等背景圖案,同時(shí),在人民幣信息采集的過程中會(huì)由于擺放位置的傾斜、光照不均勻、圖像采集裝置自帶的噪聲等原因使得采集的圖像具有噪聲,并且我們關(guān)心的只是圖像中冠字號(hào)的部分,從而需要將冠字號(hào)部分與紙幣整體進(jìn)行分割。為解決上述為題,在獲得采集圖像后,對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。

    2.1.1 圖像去噪

    本文選擇中值濾波作為去噪算法。

    一維信號(hào)中值濾波處理過程為:取濾波窗口為奇數(shù),所有排列的數(shù)值當(dāng)中最中間數(shù)的平均數(shù)我們稱為中值的輸出結(jié)果。

    二維的中值濾波器就是提取了一維的奇數(shù)而延伸出來的,二維的濾波窗口相應(yīng)的也比一維窗口增加了一個(gè)。如公式(2.1)為二維的中值濾波定義:

    不同開窗類型適用于不同場(chǎng)景需求,如線形、方形、圓形、十字形等。

    2.1.2 局部二值化

    為提取圖像特征,我們關(guān)注的不再是圖像的細(xì)節(jié),而是圖像的邊緣特征,需要將圖像進(jìn)行二值化處理。

    全局閾值方法是將圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的光強(qiáng)進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì),計(jì)算獲得單一閾值T0,圖像中的每個(gè)點(diǎn)分別于T0進(jìn)行比較。但對(duì)于退化的灰度圖像,該算法的誤差較明顯。

    局部閾值方法又稱為自適應(yīng)閾值方法,是指對(duì)于每一個(gè)像素點(diǎn),根據(jù)其一定鄰域內(nèi)(統(tǒng)計(jì)窗口)的光強(qiáng)信息計(jì)算一個(gè)閾值,以此形成一個(gè)閾值平面。即每一個(gè)像素點(diǎn)都對(duì)應(yīng)一個(gè)不同的閾值來實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)點(diǎn)的檢測(cè)與分類。局部閾值方法因其考慮了鄰域窗口范圍內(nèi)像素點(diǎn)的光強(qiáng)分布特性,對(duì)于一些復(fù)雜光照的圖樣有較好的測(cè)試性能。

    2.1.3 圖像分割及字符分割

    在人民幣整幅圖像中冠字號(hào)的排列整齊并且大小形狀和位置都是不變的,但在冠字號(hào)圖像區(qū)域旁邊有很多空白的部分,所以在整張人民幣中先選擇靠左偏下的區(qū)域來檢索冠字號(hào)碼。

    冠字號(hào)圖像經(jīng)過二值化處理之后,僅含兩種灰度值,其中號(hào)碼區(qū)域用黑色表示,背景區(qū)域用白色表示。由于定位處理之后,冠字號(hào)區(qū)域的背景可能會(huì)包含其他部分圖像的噪聲干擾。所以,首先要對(duì)其進(jìn)行水平投影處理,確定冠字號(hào)碼的寬度。首先,自生而下掃描統(tǒng)計(jì)黑色像素點(diǎn)總數(shù),當(dāng)大于設(shè)定閾值時(shí),確定冠字號(hào)區(qū)域的上邊界,同樣方法確定下邊界,從而完成行切分的水平投影。同理,再進(jìn)行垂直投影切割即可得到分割后的圖像。

    2.2 字符歸一化

    對(duì)紙幣冠字號(hào)字符進(jìn)行了分割之后,它們的形狀大小不一,需要進(jìn)行歸一化處理。分為位置歸一化和大小歸一化。

    把目標(biāo)圖像調(diào)整到預(yù)定的地方就是位置歸一化,該坐標(biāo)代表冠字號(hào)圖像上隨機(jī)的像素點(diǎn),之后將調(diào)整到圖像中心區(qū)點(diǎn),就會(huì)出現(xiàn)新的坐標(biāo),其余沒有選擇的點(diǎn),在調(diào)整之后也會(huì)隨之改變,就是調(diào)整后的坐標(biāo)。

    對(duì)人民幣上面大小不一的字符做變換,使其大小相同,這個(gè)過程就是字符的大小歸一化。方法是對(duì)不同尺寸的圖像,進(jìn)行像素坐標(biāo)線性變化處理,使其轉(zhuǎn)換成規(guī)定尺寸大小的圖像。本文采取線性歸一化的方法。

    2.3 字符識(shí)別

    模板匹配的基本思想是:將經(jīng)過圖像二值化處理之后的紙幣號(hào)字符圖像和預(yù)先構(gòu)造好的理想字符圖像模板相比較,根據(jù)對(duì)比的相似程度來確定識(shí)別的結(jié)果。

    冠字號(hào)碼字符識(shí)別過程中如果讓待檢測(cè)字符A與字符模板字符B相減,求得的字符A基本等于字符B所以答案基本接近0,那么字符B就是我們的目標(biāo)字符。一副標(biāo)準(zhǔn)冠字號(hào)的字符只有十個(gè),這十個(gè)字符是由漢語拼音字符和阿拉伯字符組成。

    3 結(jié)語

    本文基于人民幣冠字號(hào)的字符特征,通過數(shù)字圖像處理方式,完成對(duì)冠字號(hào)圖像的預(yù)處理(包括圖像去噪、局部二值化、圖像分割)、字符分割、歸一化、字符識(shí)別的過程,實(shí)現(xiàn)了對(duì)人民幣冠字號(hào)的自動(dòng)識(shí)別。

    參考文獻(xiàn)

    [1]陳光清.ATM機(jī)紙幣冠字號(hào)識(shí)別技術(shù)研究[D].電子科技大學(xué),2015.

    [2]張良超.基于單根CIS的人民幣冠字號(hào)識(shí)別技術(shù)研究[D].電子科技大學(xué),2016.

    [3]馮博遠(yuǎn),任明武,張煦堯等.人民幣冠字號(hào)碼識(shí)別預(yù)處理算法研究[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué),2015,37(06):1148-1153.

    Research on Recognition Algorithm of RMB Crown Word Number

    CHEN Zhong-he,YU Lu

    (Zhonghuan Information College Tianjin University of Technology, Tianjin? 300380)

    Abstract:The technology of crown word number plays an important role in financial security, cash management and other fields. This paper is based on the characteristics of RMB crown word number. Through image preprocessing, which contains image denoising, local binarization, image segmentation, and character segmentation, normalization, character recognition, the image of crown word number is identified automatically.

    Key words:RMB crown word number; automatic identification; image processing

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