[发明专利]基于局部二值模式的欧元硬币国别识别方法

说明书

本发明公开了一种基于局部二值模式的欧元硬币国别识别方法，包括以下步骤：步骤一：获取硬币的灰度图像，对获取的硬币图像提取待检测目标区域，并做尺寸归一化处理；步骤二：将目标区域进行环状空间分解；步骤三：提取每一个环状区域的统一旋转不变局部二值模式，并统计其直方图分布特征，然后按照从内环到外环的顺序进行组装，得到最终的硬币图像描述特征；步骤四：利用支持向量机设计分类器，分别按不同币值设计多个分类器对不同币值的欧元硬币进行检测与识别。本发明采用面积作为特征来确定欧元硬币的币值，进而根据币值选择不同的分类器进行识别，从而将欧元硬币国别识别问题进行分解，降低问题难度，以保证后续国别识别的准确率。

技术领域

本发明涉及一种欧元硬币国别识别方法，特别涉及一种基于图像的欧元硬币国别识别方法。

背景技术

欧盟28个成员国家中使用欧元的国家有17个，其中法国、德国、西班牙、葡萄牙、荷兰、爱尔兰、芬兰、希腊、意大利、卢森堡、比利时、奥地利等12个国家的流通量大。斯洛文尼亚、塞浦路斯、马耳他、斯洛伐克、爱沙尼亚5个国家的硬币市场流通量小。市面上流通的欧元硬币，币值有8种，即2欧，1欧，50欧分，20欧分，10欧分，5欧分，2欧分，1欧分，其中5欧分，2欧分，1欧分3种币值流通较少。所有国家的欧元硬币正面图案相同，而反面图案由每一个国家自行设计。因此利用背面图案可以实现对欧元硬币的国别识别，从而有助于对硬币进行分拣。

对欧元硬币国别进行识别需要解决的关键技术在于特征提取与表达，其需要考虑的因素有：①抗旋转；②抗干扰(划痕、污渍、磨损等)；③抗照明变化(新旧硬币对光的反射差异很大)。常规方法主要分为基于全局特征描述和基于局部特征描述两大类方法：

1)基于全局特征描述的方法，主要采用模板匹配、提取纹理、边缘、形状等特征的统计信息，实现目标的外观建模。该类方法容易受图像变换、噪声、照明变化的影响，对图像的局部信息描述不够精细，因此识别性能欠佳；

2)基于局部特征描述的方法，则侧重于对图像关键点或关键区域的描述。该类方法具有良好的定位性，鉴别性高，具有鲁棒性好、抗干扰、抗遮挡能力强等特点，因此已经成为图像目标检测与识别的主流技术。但是其在设计构建过程中，需要着重考虑图像特征描述的抗旋转、抗照明和抗噪声能力。

欧元硬币图像的识别问题在以往文献中鲜有报导，相关方法性能缺乏对比依据和基准，根据市场调研，设计的算法应该使得识别错误率达到0.5％以下，如何解决上述技术问题是有待探索和研究的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种计算简单、准确识别率高的基于图像的欧元硬币国别识别方法。

本发明解决上述问题的技术方案是：一种基于局部二值模式的欧元硬币国别识别方法，包括以下步骤：

步骤一：获取硬币的灰度图像，对获取的硬币图像提取待检测目标区域，并做尺寸归一化处理；

步骤二：将目标区域进行环状空间分解；

步骤三：提取每一个环状区域的统一旋转不变局部二值模式，并统计其直方图分布特征，然后按照从内环到外环的顺序进行组装，得到最终的硬币图像描述特征；

步骤四：利用支持向量机设计分类器，分别按不同币值设计多个分类器对不同币值的欧元硬币进行检测与识别。

上述基于局部二值模式的欧元硬币国别识别方法，所述步骤一具体步骤为

1-1：采用同轴光照明方案，获取欧元硬币的灰度图像I；

1-2：根据背景灰度值确定阈值th，令

其中I_BW为分割后的图像，I(x，y)为I中坐标(x，y)的像素值；