[发明专利]薄片类介质识别方法和识别装置

说明书

技术领域

本发明涉及基于图像信息的模式识别技术，尤其是一种依据图像信息对薄片类介质进行识别的方法和装置。

背景技术

在基于图像的模式识别领域，首先要利用传感器采集识别的图像，如果图像分辨率不足，识别结果的正确率就会大大降低，特别是在易混淆的识别对象之间，比如，字符识别中的“O”和“D”等，虽然计算机技术日新月异，然而从成本考虑，并不会选取很高端的硬件平台，仅仅是满足实际需求即可，在这样情况下，实际生产过程中，由于硬件之间的差异性及识别空间的多样性就会出现较多易混淆对象识别错误。

现有解决方案一般有两种，一种是升级硬件设备来提高图像分辨率，另一种是改善识别算法来改善识别精度。第一种方法虽然能彻底解决易混淆对象识别错误问题，但这样整幅图像分辨率都会被提高，相应的信息采集设备、存储设备、处理器等都需要升级，会大幅提高生产成本，消弱产品的竞争力；第二种方法采用信号重构技术对所采集的信号进行处理，提高有用信号数据量与噪声数据量的比值，提高信号质量。但是在实际所采集的信号中，有用的信号数据量是远大于噪声数据量，此时对所采集的全部信号进行重构，数据处理量巨大，算法处理速度慢，因此虽然能在一定程度上改善识别精度，但多数情况下效果不理想。

因此提供一种处理速度快，识别精度高的基于图像的符号识别方法在薄片类介质的识别和分类技术领域很重要。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种薄片类介质识别方法，用以鉴别和分类纸币等薄片类介质或有价文件，在图像分辨率不理想的情况下，实现对易混识别对象之间的精准识别。

本发明还提供一种薄片类介质识别装置，通过执行上述识别方法，实现对薄片类介质的精准识别。

该薄片类介质识别方法包括：步骤1，采集图像信息；步骤2，从采集的图像信息中分割出待识别对象的图像信息；步骤3，重构特征区域的图像数据，且在重构后的图像数据上提取特征，形成特征向量；以及步骤4，将特征向量送入经过标准数据训练好的分类器，得到识别结果。

其中，步骤3中重构特征区域的图像数据的方法为：

设待识别对象的图像信息为A，A为m×n的图像，用f(h,w)表示图像A的第h行、第w列元素的灰度值,h＝1,2,…,m,w＝1,2,…,n，需要重构的分辨率更高的m₁×n₁图像为B，用g(i,j)表示图像B的第i行、第j列元素的灰度值，i＝1，2,…,m₁,j＝1,2,…,n₁；

设Δx=n1n,]]>Δy=m1m,]]>x=jΔx,]]>y=iΔy;]]>

若x，y均是整数,则g(i,j)＝f(y,x)；

若x是非整数,y是整数，取小于x的最大整数w_x，则

g(i,j)＝(w_x+1-x)·f(y,w_x)+(x-w_x)·f(y,w_x+1)      （1）式；

若x是整数,y非整数,取小于y的最大整数h_y，则