纸币冠字号提取的方法研究

周恋玲

摘 要 纸币冠字号的提取作为光学字符识别的一个重要研究方向，能够准确地识别出纸币中的冠字号具有重要意义，本文主要利用HALCON软件对纸币冠字号的提取方法进行探究，实验结果表明本文方法能够准确提取出纸币冠字号。

关键词 冠字号 HALCON 字符识别

中图分类号：TP391.43 文献标识码：A

0引言

人民币上的冠字号是指纸币左下角的一串编码，冠字号可以作为每张纸币的“身份”信息。目前大多数银行的ATM机上，可以实现对100元面额人民币冠字号的查询，通过自动识别检测对纸币进行判定，将给人们的生活带来便利。由于纸币在流通过程中存在易损的特性，提高纸币冠字号识别的准确性，将是一个重要的研究方向。

1 HALCON介绍

纸币冠字号的自动检测，作为机器视觉的一部分研究内容，具有较为广泛的意义，本文利用HALCON软件完成纸币冠字号检测的方法探究。HALCON是一套标准的机器视觉算法包，利用这款软件可以实现对图像分析的快速开发。与MATLAB相比，这款软件更适合于图像处理，也更具有针对性。HALCON支持多种操作系统环境，支持多种编程语言访问函数接口，并且为大量图像获取设备提供了硬件接口，目前这款软件已经广泛地应用于医学图像、遥感探测、监控等各类自动化检测中了。

2纸币冠字号提取方法

2.1均衡化处理

用于纸币清分系统获取的图像通常都是灰度图像，由于光照条件不同，以及纸币在流通中存在损耗等外界因素的影响，获取的原始图像会存在亮暗不一的情况，因此，通常需要对获取的灰度图像进行预处理。改善图像亮度的处理方法有很多，经过实验对比发现，本文利用直方图均衡化处理就可以得到比较理想的结果。

2.2改进的OSTU阈值二值化处理

为了能够对纸币图像中的冠字号进行提取，首先需要对灰度图像进行二值化处理。在对图像进行二值化的过程中，阈值的选取将对结果产生较大影响，目前比较通用的阈值选取方法是大津法（OSTU），该方法简单稳定。

经过实验发现，如果直接采用OSTU阈值进行二值化，对于较新的纸币效果较好，但是对于存在污点、褶皱的纸币效果并不是非常理想。通常用旧的纸币存在图像整体偏暗的现象，因此选取的阈值应该更低，以便更好地将字符区域进行分割。本文在OSTU阈值的基础上，提出用该值乘以一个比例系数，比例系数的值以整体偏暗的纸币图像的OSTU阈值平均值与整体偏亮的纸币图像的OSTU阈值平均值进行相比。实验结果表明此方法效果较好。

2.3利用面积阈值进行去燥处理

由于纸币出现的字符区域较多，机器在识别冠字号区域时，其他区域的字符将会造成较大干扰。通常情况下，纸币的冠字号区域位置是固定的，这也为我们识别冠字号提供了方便，本文采用固定区域划分来识别冠字号的区域，即选取左下角区域。

另一方面由于冠字号字符的大小通常差异不大，本文采集的图像尺寸为1344€？67像素，设定连通区域的面积阈值在30-300像素之间，以此来有效地排除其他区域的干扰，这样左下角图像的“100”字符可以被有效地排除在所检测的区域之外，并且可以有效地消除毛刺噪声的干扰。

2.4对图像进行闭操作

进行二值化后的图像，对于有些字符，中间存在断裂的现象，如果用面积阈值进行处理后，字符就不是一个完整的字符，必然会导致误识别，此时需要考虑进行膨胀操作；另一方面，对有些字符，由于存在噪声，也会导致误识别，比如：字符K可能中可能带有一些细纹，就会被误识别为M，此时需要考虑进行腐蚀操作。因此，本文考虑采用闭操作来进行处理，此方法能够消除间断和长细的毛刺，并且消除小的空洞，填补断裂。

3结论

在经过上述的步骤处理后，首先计算连通区域的个数，然后逐个对区域进行处理，利用字符库，对提取到的区域图像进行模板匹配，识别图像中的字符，并进行标识，最终得到的结果如图2所示：

根据上图的提取的结果可以看出，采用本文介绍的方法步骤，可以准确地识别出纸币上的冠字号，测试结果较好。

参考文献

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