周戀玲

摘 要 紙幣冠字號的提取作為光學字符識別的一個重要研究方向，能夠準確地識別出紙幣中的冠字號具有重要意義，本文主要利用HALCON軟件對紙幣冠字號的提取方法進行探究，實驗結(jié)果表明本文方法能夠準確提取出紙幣冠字號。

關(guān)鍵詞 冠字號 HALCON 字符識別

中圖分類號：TP391.43 文獻標識碼：A

0引言

人民幣上的冠字號是指紙幣左下角的一串編碼，冠字號可以作為每張紙幣的“身份”信息。目前大多數(shù)銀行的ATM機上，可以實現(xiàn)對100元面額人民幣冠字號的查詢，通過自動識別檢測對紙幣進行判定，將給人們的生活帶來便利。由于紙幣在流通過程中存在易損的特性，提高紙幣冠字號識別的準確性，將是一個重要的研究方向。

1 HALCON介紹

紙幣冠字號的自動檢測，作為機器視覺的一部分研究內(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檢測的方法探究。HALCON是一套標準的機器視覺算法包，利用這款軟件可以實現(xiàn)對圖像分析的快速開發(fā)。與MATLAB相比，這款軟件更適合于圖像處理，也更具有針對性。HALCON支持多種操作系統(tǒng)環(huán)境，支持多種編程語言訪問函數(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)學圖像、遙感探測、監(jiān)控等各類自動化檢測中了。

2紙幣冠字號提取方法

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，獲取的原始圖像會存在亮暗不一的情況，因此，通常需要對獲取的灰度圖像進行預處理。改善圖像亮度的處理方法有很多，經(jīng)過實驗對比發(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改進的OSTU閾值二值化處理

為了能夠?qū)垘艌D像中的冠字號進行提取，首先需要對灰度圖像進行二值化處理。在對圖像進行二值化的過程中，閾值的選取將對結(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），該方法簡單穩(wěn)定。

經(jīng)過實驗發(fā)現(xiàn)，如果直接采用OSTU閾值進行二值化，對于較新的紙幣效果較好，但是對于存在污點、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)域進行分割。本文在OSTU閾值的基礎(chǔ)上，提出用該值乘以一個比例系數(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閾值平均值進行相比。實驗結(jié)果表明此方法效果較好。

2.3利用面積閾值進行去燥處理

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

另一方面由于冠字號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對圖像進行閉操作

進行二值化后的圖像，對于有些字符，中間存在斷裂的現(xiàn)象，如果用面積閾值進行處理后，字符就不是一個完整的字符，必然會導致誤識別，此時需要考慮進行膨脹操作；另一方面，對有些字符，由于存在噪聲，也會導致誤識別，比如：字符K可能中可能帶有一些細紋，就會被誤識別為M，此時需要考慮進行腐蝕操作。因此，本文考慮采用閉操作來進行處理，此方法能夠消除間斷和長細的毛刺，并且消除小的空洞，填補斷裂。

3結(jié)論

在經(jīng)過上述的步驟處理后，首先計算連通區(qū)域的個數(shù)，然后逐個對區(qū)域進行處理，利用字符庫，對提取到的區(qū)域圖像進行模板匹配，識別圖像中的字符，并進行標識，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，可以準確地識別出紙幣上的冠字號，測試結(jié)果較好。

參考文獻

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