王　朋,　劉　鵬,　張春晶　吳　銳

(1.黑龍江科技大學 電氣與信息工程學院, 哈爾濱 150022;2.哈爾濱工業(yè)大學 計算機科學與技術學院, 哈爾濱 150001)

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一種紙幣圖像特征提取方法

王朋1,劉鵬2,張春晶1吳銳2

(1.黑龍江科技大學 電氣與信息工程學院, 哈爾濱 150022;2.哈爾濱工業(yè)大學 計算機科學與技術學院, 哈爾濱 150001)

針對紙幣在清分機中運動時,圖像發(fā)生尺寸、旋轉和平移的現(xiàn)象,提出一種對尺寸、旋轉和平移運動不敏感的特征提取方法。該方法通過紙幣邊緣提取、尺寸計算及傾斜校正預處理,采用貝葉斯最大后驗概率法擬合邊緣,將所確定的圖像區(qū)域等分為M×N個單元，提取其特征,消除數(shù)據(jù)的不一致性,紙幣分類的準確率達99.9%以上。該方法計算復雜性低,能夠滿足紙幣清分機對圖像處理和分類的實時性要求。

紙幣分類; 不變特征; 神經(jīng)網(wǎng)絡; 圖像處理

0　引　言

在紙幣清分、名片識別、票據(jù)識別等圖像處理設備中,由于實時性的要求,紙幣、票據(jù)、名片等高速通過圖像采集通道時會產(chǎn)生旋轉、平移等問題,導致獲取圖像的分辨率較低,造成特征提取及識別困難。尤其是對于紙幣清分機,當紙幣在紙幣清分機中運動時,紙幣在通道中的運動是復雜的。由于拖動紙幣運動的左右兩個壓輪的摩擦力不同,使紙幣不僅有垂直方向的運動還有水平方向的運動,因線陣傳感器CIS的成像機理,獲得的紙幣圖像包括了旋轉和平移兩種變形,另外,不同紙幣在運動時與CIS的距離不同,相同面額紙幣在圖像中的面積也是不同的。因此，一種簡單、穩(wěn)定、有效的紙幣圖像特征提取方法是提高紙幣分類可靠性的有效途徑[1-6]。A.Ahmadi提出的基于局部主成分分析PCA特征提取方法能夠提高紙幣分類可靠性,局部PCA方法[7]克服了傳統(tǒng)PCA方法全局線性的特點,但因其矩陣乘法運算的復雜性不能滿足實時系統(tǒng)的要求。文獻[8]提出了模糊聚類方法,用于多光譜紙幣圖像的聚類分析。由于多光譜圖像的使用,提高了分類的可靠性,但該方法需要更多的硬件資源用于存儲數(shù)據(jù),這對于具有體積和成本要求的嵌入式系統(tǒng)是困難的。

筆者提出一種不受尺寸、旋轉和平移等影響的紙幣特征提取方法。該方法適用在高速紙幣通道中獲得的紙幣圖像特征提取,而且計算過程簡單,能夠滿足實時系統(tǒng)要求。最后,使用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡對紙幣的面值和朝向進行識別。

1　不變特征提取

1.1紙幣的尺寸、旋轉和平移

在紙幣處理設備中,壓輪推動紙幣通過CIS。通常,紙幣的速度小于壓輪的速度。假設壓輪的速度為v0,紙幣的速度為v1,則v0=v1+v,v≥0。盡管硬件平臺中的FPGA通過一個編碼器監(jiān)視壓輪的轉速,通過編碼器的輸出控制CIS的曝光時間,但編碼器只能近似地反映紙幣的運行速度,因此,同面額紙幣圖像的高度是變化的。另外,左右兩個壓輪由于加工誤差,使它們的直徑不同,左右壓輪的線速度是不同的,所以紙幣圖像會發(fā)生旋轉變化。文中設計的圖像處理和分析系統(tǒng)可以承受的最大旋轉角度為±15°。由于紙幣進入通道時的位置不同,紙幣圖像會發(fā)生平移變換。紙幣圖像的尺度、旋轉和平移變化給紙幣圖像特征提取和分類帶來困難,因此,提出一種簡單、穩(wěn)定、有效的紙幣圖像特征提取方法是必要的。

1.2特征矢量

紙幣圖像被分割為M×N個區(qū)域,如圖1所示。每個區(qū)域的平均灰度構成特征矢量中的元素。平均亮度是一階統(tǒng)計量,它的計算復雜性低。令F表示特征矢量,對它的元素進行歸一化處理,fi, j表示歸一化后的第i行,第j列特征元素:

F=[f0,0,…,f0,N-1,f1,0,…,f1,N-1,…,

fM-1,0,…,fM-1,N-1]T,

其中,v(p,q)是在區(qū)域(i,j)中位置(p,q)處的像素灰度。

圖1　紙幣的特征區(qū)域

1.3特征區(qū)域的定位

假設紙幣圖像的寬度和高度分別為w和h。從坐標(w/2,0)開始到坐標(w/2,h/2)沿垂直方向開始搜索,第一個灰度變化點pt,0是紙幣的邊緣點。pt,0的灰度明顯大于背景像素的灰度。設pt,0的坐標為(w0,h0),其中w0=w/2。pt,0是紙幣水平方向邊緣的搜索起點,在圖像坐標范圍(w0-s,h0-ε)到(w0-s,h0+ε)搜索紙幣的水平方向邊緣,其中s是水平移動補償,ε為垂直方向搜索范圍。在這個搜索范圍內(nèi),最大亮度變化點是下一個紙幣水平方向邊緣點,記為pt,-1。pt,-1,坐標記為(w-1,h-1),其中w-1=w0-s,h0-ε≤h-1≤h0+ε。使用相同的方法得到下一個紙幣水平方向邊緣點pt,-2,它的坐標為(w-2,h-2),其中w-2=w-1-s,h-1-ε≤h-2≤h-1+ε。如果從pt,0開始在(w0+s,h0-ε)到(w0+s,h0+ε)范圍內(nèi)搜索,可以得到pt,0右側的紙幣水平方向邊緣點。紙幣水平方向邊緣點序列記為Pt。

Pt={pt,-R,pt,-R+1,…,pt,-1,pt,0,pt,1,…,pt,S-1,pt,S}，

(4)

在Pt中每一個元素是紙幣的上邊緣像素點。在計算過程中,中間點pt,0總是首先被發(fā)現(xiàn)的。下一個邊緣點的搜索受到參數(shù)s和ε的約束。搜素位置由下式計算:

令R和S分別是pt,0點左右兩側紙幣邊緣點的數(shù)量,則點序列Pt的長度為R+S+1。如果R+S+1小于20,或第一個邊緣得按pt,0在(w/2,0)到(w/2,h/2)區(qū)域內(nèi)沒有搜素到,這意味著紙幣扭曲過于嚴重,紙幣將被拒識。

使用相同的方法可以得到紙幣的下邊緣,左邊緣和右邊緣。

采用貝葉斯最大后驗概率法擬合紙幣邊緣。設紙幣圖像上邊緣直線方程為Lt:y=ktx+bt,同樣的下邊緣,左邊緣和右邊緣直線方程分別為Lb:y=kbx+bb,Ll:y=klx+bl和Lr:y=krx+br,其中直線參數(shù)k·和b·由下式計算

紙幣在圖像中的水平角和垂直角分別為

紙幣在圖像中的4個頂點坐標通過計算直線Lt、Lb、Ll、Lr之間的交點獲得,分別記為左上角頂點(x0,y0),左下角頂點(x1,y1),右下角頂點(x2,y2)和右上角頂點(x3,y3)。紙幣的寬度和高度可以根據(jù)頂點之間的距離及傾斜角度計算:

紙幣上每個區(qū)域的寬度和高度分別為wb/M和hb/N。紙幣區(qū)域的分割根據(jù)紙幣的水平角和垂直角進行。這種分割方法是紙幣特征區(qū)域的尺寸依據(jù)紙幣的實際尺寸和旋轉角度自適應變化,對邊緣的檢測從紙幣邊緣的中間點向兩側擴展,適應紙幣在圖像中的平移變化。因此,提出的紙幣特征提取方法具有尺度、旋轉和平移不變性。

令在紙幣特征區(qū)域中像素的坐標為(i,j),i∈{0,1,…,hb},j∈{0,1,…,wb}。因為紙幣旋轉,有必要計算該像素水平和垂直兩個方向上的偏移量。由于每一個特征區(qū)域的面積很小,所以像素的偏移量可以使用下式近似的計算:

(1)

(2)

像素點的實際坐標為(i+Δi,j+Δj)。在式(1)和式(2)中偏移量的計算也依據(jù)了紙幣旋轉的角度,所以,在局部區(qū)域中特征提取對旋轉時是不敏感的。

2　實驗結果

對人民幣、歐元和美元三種紙幣使用文中提出的方法進行特征提取和分類，分類器使用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡。在特征提取時，紙幣邊緣點搜索參數(shù)步長s=6，范圍約束ε=8。紙幣局部區(qū)域垂直方向分割數(shù)量M=8，對水平方向取不同的分割數(shù)量進行了實驗。在不同水平方向分割數(shù)量N時的紙幣分類準確率c結果如圖2所示，從圖中可以看出，隨著分割數(shù)量的增加，識別準確率顯著提高。

圖2　紙幣特征區(qū)域不同對識別效果的影響

Fig. 2Relationship between classification reliability and feature blocks

表1紙幣分類數(shù)據(jù)

Table 1Classification correct rate with parameters

對人民幣、歐元和美元三種紙幣的不同面值、面向分別采用不同的訓練樣本數(shù)進行特征提取和分類實驗，分類準確率見表1，實驗結果表明，文中提出的方法可以在少量訓練樣本的情況下取得較好的效果，對人民幣、美元、歐元均有較好的適應性，分類準確率達99.9%以上。

3　結束語

文中提出了一種紙幣特征提取方法。該方法對紙幣的尺度、旋轉和平移變化時不敏感,實驗結果表明,該方法的分類準確率達99.9%以上,其計算復雜性較低,能夠滿足紙幣清分機實時性要求。

[1]蓋杉, 劉鵬, 劉家鋒, 等. 基于Haar小波和模糊邏輯的紙幣圖像特征提取方法[J]. 高技術通讀, 2010, 23(11): 1149-1155.

[2]蓋杉, 劉鵬, 劉家鋒, 等. 新的紙幣圖像特征提取方法[J]. 通信學報, 2010, 31(4): 128-133.

[3]劉春媛, 徐為. 基于二值圖像層次識別字符特征的融合算法[J]. 黑龍江科技學院學報, 2007, 17(5): 403-406.

[4]劉家鋒, 劉松波, 唐降龍. 一種實時紙幣識別方法的研究[J]. 計算機研究與發(fā)展, 2003, 43(7): 159-163.

[5]錢剛, 丁萬山. 基于ARM及CPLD的紙幣圖像采集系統(tǒng)的設計[J]. 計算機測量與控制, 2007, 15(5): 683-685.

[6]郭艷平, 侯鳳貞. 紙幣面值識別系統(tǒng)圖像分割技術的算法[J]. 重慶工學院學報, 2008, 22(11): 124-126.

[7]AHMADI A, OMATU S, FUJIMAKA T. Improvement of reliability in banknote classification using reject option and local PCA[J]. Information Sciences, 2004, 168: 277-293.

[8]VERIKAS A, MALMQVIST K, BERGMAN L. Detecting and measuring rings in banknote Images[J]. Engineering Application of Artificial Intelligence, 2005, 18(7): 363-371.

(編輯李德根)

Method of banknote image invariant features extraction

WANGPeng1,LIUPeng2,ZHANGChunjing1,WURui2

(1.School of Electronics & Information Engineering, Heilongjiang University of Science & Technology, Harbin 150022, China; 2.College of Computer Science & Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)

Aimed at overcoming the variations in dimensions, rotation and translation of banknote images due to banknote movement in currency sorters, this paper proposes a features-extracting method insensitive to these variations. The method consists of achieving image preprocess by extracting the banknote edge, computing the size, and adjusting tilt; fitting the edge linear equation by using the Bayesian MAP method; and obtaining feature extraction by segmenting the banknote image intoM×Nfields , thereby eliminating the data inconsistencies. The method, marked by the classification accuracy of more than 99.9%, and the less computational complexity, could fulfill the real-time requirement of currency sorters for banknote image processing and classification.

banknote classification; invariant feature; neural networks; image processing

2013-04-25

黑龍江省教育廳科學技術研究項目(12533058)

王朋(1976-),女,吉林省吉林人,講師,碩士,研究方向:圖像處理、模式識別,E-mail:wphit@126.com。

10.3969/j.issn.1671-0118.2013.03.020

TP391.43

1671-0118(2013)03-0308-03

A