周戀玲

摘 要 紙幣冠字號(hào)的提取作為光學(xué)字符識(shí)別的一個(gè)重要研究方向，能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出紙幣中的冠字號(hào)具有重要意義，本文主要利用HALCON軟件對(duì)紙幣冠字號(hào)的提取方法進(jìn)行探究，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法能夠準(zhǔn)確提取出紙幣冠字號(hào)。

關(guān)鍵詞 冠字號(hào) HALCON 字符識(shí)別

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.43 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0引言

人民幣上的冠字號(hào)是指紙幣左下角的一串編碼，冠字號(hào)可以作為每張紙幣的“身份”信息。目前大多數(shù)銀行的ATM機(jī)上，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)100元面額人民幣冠字號(hào)的查詢(xún)，通過(guò)自動(dòng)識(shí)別檢測(cè)對(duì)紙幣進(jìn)行判定，將給人們的生活帶來(lái)便利。由于紙幣在流通過(guò)程中存在易損的特性，提高紙幣冠字號(hào)識(shí)別的準(zhǔn)確性，將是一個(gè)重要的研究方向。

1 HALCON介紹

紙幣冠字號(hào)的自動(dòng)檢測(cè)，作為機(jī)器視覺(jué)的一部分研究?jī)?nèi)容，具有較為廣泛的意義，本文利用HALCON軟件完成紙幣冠字號(hào)檢測(cè)的方法探究。HALCON是一套標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器視覺(jué)算法包，利用這款軟件可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像分析的快速開(kāi)發(fā)。與MATLAB相比，這款軟件更適合于圖像處理，也更具有針對(duì)性。HALCON支持多種操作系統(tǒng)環(huán)境，支持多種編程語(yǔ)言訪(fǎng)問(wèn)函數(shù)接口，并且為大量圖像獲取設(shè)備提供了硬件接口，目前這款軟件已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像、遙感探測(cè)、監(jiān)控等各類(lèi)自動(dòng)化檢測(cè)中了。

2紙幣冠字號(hào)提取方法

2.1均衡化處理

用于紙幣清分系統(tǒng)獲取的圖像通常都是灰度圖像，由于光照條件不同，以及紙幣在流通中存在損耗等外界因素的影響，獲取的原始圖像會(huì)存在亮暗不一的情況，因此，通常需要對(duì)獲取的灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理。改善圖像亮度的處理方法有很多，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，本文利用直方圖均衡化處理就可以得到比較理想的結(jié)果。

2.2改進(jìn)的OSTU閾值二值化處理

為了能夠?qū)垘艌D像中的冠字號(hào)進(jìn)行提取，首先需要對(duì)灰度圖像進(jìn)行二值化處理。在對(duì)圖像進(jìn)行二值化的過(guò)程中，閾值的選取將對(duì)結(jié)果產(chǎn)生較大影響，目前比較通用的閾值選取方法是大津法（OSTU），該方法簡(jiǎn)單穩(wěn)定。

經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，如果直接采用OSTU閾值進(jìn)行二值化，對(duì)于較新的紙幣效果較好，但是對(duì)于存在污點(diǎn)、褶皺的紙幣效果并不是非常理想。通常用舊的紙幣存在圖像整體偏暗的現(xiàn)象，因此選取的閾值應(yīng)該更低，以便更好地將字符區(qū)域進(jìn)行分割。本文在OSTU閾值的基礎(chǔ)上，提出用該值乘以一個(gè)比例系數(shù)，比例系數(shù)的值以整體偏暗的紙幣圖像的OSTU閾值平均值與整體偏亮的紙幣圖像的OSTU閾值平均值進(jìn)行相比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此方法效果較好。

2.3利用面積閾值進(jìn)行去燥處理

由于紙幣出現(xiàn)的字符區(qū)域較多，機(jī)器在識(shí)別冠字號(hào)區(qū)域時(shí)，其他區(qū)域的字符將會(huì)造成較大干擾。通常情況下，紙幣的冠字號(hào)區(qū)域位置是固定的，這也為我們識(shí)別冠字號(hào)提供了方便，本文采用固定區(qū)域劃分來(lái)識(shí)別冠字號(hào)的區(qū)域，即選取左下角區(qū)域。

另一方面由于冠字號(hào)字符的大小通常差異不大，本文采集的圖像尺寸為1344€？67像素，設(shè)定連通區(qū)域的面積閾值在30-300像素之間，以此來(lái)有效地排除其他區(qū)域的干擾，這樣左下角圖像的“100”字符可以被有效地排除在所檢測(cè)的區(qū)域之外，并且可以有效地消除毛刺噪聲的干擾。

2.4對(duì)圖像進(jìn)行閉操作

進(jìn)行二值化后的圖像，對(duì)于有些字符，中間存在斷裂的現(xiàn)象，如果用面積閾值進(jìn)行處理后，字符就不是一個(gè)完整的字符，必然會(huì)導(dǎo)致誤識(shí)別，此時(shí)需要考慮進(jìn)行膨脹操作；另一方面，對(duì)有些字符，由于存在噪聲，也會(huì)導(dǎo)致誤識(shí)別，比如：字符K可能中可能帶有一些細(xì)紋，就會(huì)被誤識(shí)別為M，此時(shí)需要考慮進(jìn)行腐蝕操作。因此，本文考慮采用閉操作來(lái)進(jìn)行處理，此方法能夠消除間斷和長(zhǎng)細(xì)的毛刺，并且消除小的空洞，填補(bǔ)斷裂。

3結(jié)論

在經(jīng)過(guò)上述的步驟處理后，首先計(jì)算連通區(qū)域的個(gè)數(shù)，然后逐個(gè)對(duì)區(qū)域進(jìn)行處理，利用字符庫(kù)，對(duì)提取到的區(qū)域圖像進(jìn)行模板匹配，識(shí)別圖像中的字符，并進(jìn)行標(biāo)識(shí)，最終得到的結(jié)果如圖2所示：

根據(jù)上圖的提取的結(jié)果可以看出，采用本文介紹的方法步驟，可以準(zhǔn)確地識(shí)別出紙幣上的冠字號(hào)，測(cè)試結(jié)果較好。

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