[发明专利]一种纸币红外图像特征区域的识别与分类方法

说明书

本发明公开了一种纸币红外图像特征区域的识别与分类方法，具体包括以下步骤：在灰度化图像的基础上，获取所有种类纸币样本红外图像的特征区域，分别对不同种类纸币样本的红外特征区域进行二值化处理，将得到的每个二值化图像分为若干个区块，统计各区块中白色像素个数占该区块像素总数的比例；分别获取不同种类纸币样本特征区域中白色像素占比的序列；获取待测纸币样本特征区域中白色像素占比的序列；得到待测纸币样本特征区域中白色像素占比序列与已知样本中白色像素占比的序列的欧式距离；对应得到欧式距离最小的已知样本所属类别为待测样本最匹配的类别。本方法能够快速识别和分类处待测样本属于哪类目标样本，且准确率高。

技术领域

本发明涉及多种类纸币红外数字图像处理领域，特别是涉及一种纸币红外数字图像特征区域的识别与分类的方法。

背景技术

对纸币的红外数字图像特征区域进行检测一直是检测纸币的过程中关注的重点。红外图像的特征区域指的是我们事先根据样本纸币图像定义的只属于本类图像的特征区域，然而，对于同一国家或者不同国家的不同版本不同面值图像，会有各自的特征区域。再加上纸币的红外数字图像可以分为正面与反面共两幅图像。因此在纸币识别领域，如何能从海量的特征区域数据中找到相对应的目标样本，是本技术领域技术人员一直研究的课题。

本发明设计了一种利用纸币红外图像包含的特征对纸币进行快速识别与分类的方法。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种币红外数字图像特征区域的识别与分类的方法，本方法能够快速识别和分类处待测样本属于哪类目标样本，且准确率高。

为实现本发明的目的所采用的技术方案是：

一种纸币红外图像特征区域的识别与分类方法，其特征在于，包括三大步骤，分别是获取样本特征值、计算待测样本特征值和识别待测样本；具体包括以下步骤：

获取样本特征值：

步骤一：获取不同种类纸币样本红外光下图像，并对图像进行灰度化处理；

步骤二：在灰度化图像的基础上，获取所有种类纸币样本红外图像的特征区域，分别对不同种类纸币样本的红外特征区域进行二值化处理，将得到的每个二值化图像分为若干个区块，统计各区块中白色像素个数占该区块像素总数的比例；

步骤三：分别获取不同种类纸币样本特征区域中白色像素占比的序列；

计算待测样本特征值：

步骤四：获取待测纸币样本特征区域中白色像素占比的序列；

识别待测样本：

步骤五：得到待测纸币样本特征区域中白色像素占比序列与已知样本中白色像素占比的序列的欧式距离；

步骤六：对应得到欧式距离最小的已知样本所属类别为待测样本最匹配的类别。

作为优选的，步骤二中，根据预定的物理坐标对纸币的特征区域进行截取得到。

作为优选的，步骤三中，将不同纸币样本的特征区域中白色像素占比按照拟定区域的顺序排列，得到白色像素占比的序列。

作为优选的，步骤四中，利用步骤一和步骤二的方法对待测纸币样本的区域特征进行提取，得到待测纸币样本区域特征中白色像素占比的序列。

作为优选的，步骤二中，将得到的每个二值化图像分为四个区块。

作为优选的，采用以下公式计算步骤五中的欧式距离：

其中：Distance是欧式距离，P1、P2、P3、P4是已知纸币样本特征区域中白色像素占比的比例，Pt1、Pt2、Pt3、Pt4是待测纸币样本特征区域中白色像素占比的比例。