Способ и устройство классификации и идентификации банкнот на основе цветового пространства lab

Изобретение относится к средствам классификации и идентификации банкнот на основе цветового пространства Lab. Технический результат заключается в обеспечении увеличения коэффициента распознавания номинальных стоимостей банкнот. Способ содержит: получение RGB-изображения банкноты, которая должна быть детектирована; вычисление значений серого Gray R, Gray G и Gray B RGB-изображения в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов; преобразование Gray R, Gray G и Gray B в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab и сравнение произведения Gray a и Gray b и разности между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b с предварительно заданной формулой, чтобы получать категорию банкноты, которая должна быть детектирована. 2 н. и 8 з.п. ф-лы, 3 ил.

 

[0001] Настоящая заявка заявляет преимущество по отношению к китайской патентной заявке № 201510033336.2, озаглавленной "BANKNOTE CLASSIFICATION AND RECOGINTION METHOD AND DEVICE BASED ON LAB COLOR SPACE", зарегистрированной 22 января 2015 года Государственным ведомством по интеллектуальной собственности Китайской Народной Республики, которая включена в данный документ по ссылке в своей полноте.

Область техники, к которой относится изобретение

[0002] Настоящее изобретение относится к области классификации и распознавания номинала банкнот и, в частности, к способу и устройству классификации и распознавания банкнот на основе цветового пространства Lab.

Уровень техники

[0003] С продолжающимся процветанием экономики внутреннего рынка количество банкнот в денежном обращении становится все больше и больше. Финансовые институты требуют, чтобы финансовое оборудование могло поддерживать распознавание различных номиналов женьминьби. Цветовое пространство Lab - это цветовое пространство, близкое к человеческому зрению. "L" (яркость цвета) представляет яркость, а каждая из букв "a" и "b" представляет размерность между двумя противоположными цветами. "L" изменяется в диапазоне от 0 до 100, который представляет цвет от черного до чистого белого, "a" представляет цвет между красным и зеленым, который изменяется от +127 до -128, а "b" представляет цвет между синим и желтым, который изменяется в диапазоне от +127 до -128, где положительное значение представляет теплый цвет, а отрицательные значения представляют холодный цвет. Цветовое пространство Lab имеет широкую цветовую гамму, не только включающую в себя всю цветовую гамму RGB и CMYK, но также может выражать цвета, которые не могут быть выражены посредством RGB и CMYK. Все цвета, которые могут быть восприняты человеческими глазами, могут быть выражены через Lab-модель. Кроме того, цветовая модель Lab может также преодолевать недостаток неравномерного цветового распределения цветовой модели RGB вследствие слишком многих переходных цветов между синим и зеленым и недостатка желтого и других цветов между зеленым и красным в RGB-модели.

[0004] В настоящее время базовая технология финансового оборудования основывается на обработке изображения банкноты в реальном времени и распознавании изображения. Одним из типовых способов является распознавание с помощью геометрических признаков (длины и ширины) изображений банкнот различных номиналов. Однако, поскольку изображения банкнот получаются посредством высокоскоростного устройства инкассации, искривление и деформация являются неизбежными, что ведет к неустойчивости геометрических признаков и приводит в результате к снижению коэффициента распознавания. Другим способом является распознавание номиналов с помощью различия серого цвета различных областей в одноканальном сером изображении. Однако различие серых отличительных признаков некоторых различных номиналов является незначительным, а главная отличительная область для распознавания может быть запачкана. Следовательно, существует риск неправильного распознавания банкнот различных номиналов или различных типов валют.

[0005] Традиционная технология имеет недостаток в том, что традиционное устройство распознавания может лишь получать одноканальное изображение в оттенках серого, которое не может эффективно распознавать цвет банкноты, приводя в результате к низкому коэффициенту распознавания номинала.

Сущность изобретения

[0006] Способ и устройство классификации и распознавания банкнот на основе цветового пространства Lab предоставляются согласно вариантам осуществления настоящего изобретения, чтобы улучшать коэффициент распознавания номинала.

[0007] Способ классификации и распознавания банкнот на основе цветового пространства Lab предоставляется согласно вариантам осуществления настоящего изобретения. Технические решения включают в себя:

[0008] получение RGB-изображения банкноты, которая должна быть детектирована;

[0009] вычисление значений серого Gray R, Gray G и Gray B RGB-изображения в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов;

[0010] преобразование значений серого Gray R, Gray G и Gray B в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab; и

[0011] подстановку произведения Gray a и Gray b и разности между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b в предварительно заданные формулы, чтобы определять категорию банкноты, которая должна быть детектирована.

[0012] Предпочтительно подстановка произведения Gray a и Gray b и разности между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b в предварительно заданные формулы, чтобы получать категорию банкноты, которая должна быть детектирована, включает в себя:

[0013] определение банкноты, которая должна быть детектирована, как 100 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b больше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b больше 20;

[0014] определение банкноты, которая должна быть детектирована, как 20 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b больше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b меньше 5;

[0015] определение банкноты, которая должна быть детектирована, как 50 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b меньше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b больше 10; и

[0016] определение банкноты, которая должна быть детектирована, как 10 юаней, в случае, когда Gray a меньше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b меньше 10.

[0017] Предпочтительно получение RGB-изображения банкноты, которая должна быть детектирована, включает в себя: извлечение всей области банкноты, которая должна быть детектирована; и получение RGB-изображения всей области через мультиспектральное устройство распознавания.

[0018] Предпочтительно вычисление значений серого Gray R, Gray G и Gray B RGB-изображения в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов включает в себя: выбор области головного портрета Мао Цзэдуна в RGB-изображении в качестве целевой области; и вычисление значений серого Gray R, Gray G и Gray B в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов на основе целевой области.

[0019] Предпочтительно преобразование Gray R, Gray G и Gray B в значения серого Gray a и Gray b цветового пространства Lab включает в себя:

[0020] подстановку Gray R, Gray G и Gray B в формулы преобразования, чтобы получать Gray a и Gray b, где формулами преобразования являются:

[0021] Gray a=1,4749 * (0,2213 * Gray R-0,3390 * Gray G+ 0,1177 * Gray B)+128, и

[0022] Gray b=0,6245 * (0,1949 * Gray R+0,6057 * Gray G-0,8006 * Gray B)+128.

[0023] Устройство классификации и распознавания банкнот на основе цветового пространства Lab предоставляется согласно вариантам осуществления настоящего изобретения. Технические решения включают в себя:

[0024] модуль получения, сконфигурированный, чтобы получать RGB-изображение банкноты, которая должна быть детектирована;

[0025] модуль обработки, сконфигурированный, чтобы вычислять значения серого Gray R, Gray G и Gray B RGB-изображения, полученного посредством модуля получения, в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов;

[0026] модуль преобразования, сконфигурированный, чтобы преобразовывать Gray R, Gray G и Gray B, вычисленные посредством модуля обработки, в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab; и

[0027] модуль определения, сконфигурированный, чтобы подставлять произведение Gray a и Gray b и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b в предварительно заданные формулы, чтобы определять категорию банкноты, которая должна быть детектирована.

[0028] Предпочтительно модуль определения конфигурируется, чтобы:

[0029] определять банкноту, которая должна быть детектирована, как 100 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b больше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b больше 20;

[0030] определять банкноту, которая должна быть детектирована, как 20 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b больше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b меньше 5;

[0031] определять банкноту, которая должна быть детектирована, как 50 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b меньше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b больше 10; и

[0032] определять банкноту, которая должна быть детектирована, как 10 юаней, в случае, когда Gray a меньше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b меньше 10.

[0033] Предпочтительно модуль получения конфигурируется, чтобы получать RGB-изображение всей области банкноты, которая должна быть детектирована, через мультиспектральное устройство распознавания.

[0034] Предпочтительно модуль обработки конфигурируется, чтобы извлекать область головного портрета Мао Цзэдуна в RGB-изображении в качестве целевой области; и вычислять значения серого Gray R, Gray G и Gray B в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов на основе целевой области.

[0035] Предпочтительно модуль преобразования конфигурируется, чтобы преобразовывать значения серого Gray R, Gray G и Gray B в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab согласно формулам преобразования

[0036] Gray a=1,4749 * (0,2213 * Gray R-0,3390 * Gray G+ 0,1177 * Gray B)+128, и

[0037] Gray b=0,6245 * (0,1949 * Gray R+0,6057 * Gray G - 0,8006 * Gray B)+128.

[0038] Варианты осуществления настоящего изобретения имеют следующие полезные результаты. На основе того, что различие между цветами банкнот, которые должны быть обнаружены, для различных номиналов является большим, получается RGB-изображение банкноты, которая должна быть детектирована. Вычисляются значения серого Gray R, Gray G и Gray B RGB-изображения в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов, и Gray R, Gray G и Gray B преобразуются в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab. Произведение Gray a и Gray b и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b подставляются в предварительно заданные формулы, чтобы эффективно распознавать различные номиналы банкнот, улучшая коэффициент распознавания номинала.

Краткое описание чертежей

[0039] Чтобы иллюстрировать технические решения согласно вариантам осуществления настоящего изобретения или в традиционных технологиях более ясно, чертежи, которые должны быть использованы в описаниях традиционных технологий или вариантах осуществления, описываются кратко далее в данном документе. Ясно, что чертежи, описываемые далее в данном документе, существуют только для некоторых вариантов осуществления настоящего изобретения, и другие чертежи могут быть получены специалистами в области техники на основе этих чертежей без творческих усилий.

[0040] Фиг. 1 - это схематичная блок-схема последовательности операций способа классификации и распознавания банкнот на основе цветового пространства Lab согласно варианту осуществления настоящего изобретения;

[0041] Фиг. 2 - это схематичная блок-схема последовательности операций способа классификации и распознавания банкнот на основе цветового пространства Lab согласно другому варианту осуществления настоящего изобретения;

и

[0042] Фиг. 3 - это схематичная структурная схема устройства классификации и распознавания банкнот на основе цветового пространства Lab согласно варианту осуществления настоящего изобретения.

Подробное описание вариантов осуществления

[0043] Способ и устройство классификации и распознавания банкнот на основе цветового пространства Lab предоставляются согласно вариантам осуществления настоящего изобретения, чтобы улучшать коэффициент распознавания номинала.

[0044] Технические решения вариантов осуществления настоящего изобретения иллюстрируются ясно и полностью совместно с чертежами вариантов осуществления настоящего изобретения. Очевидно, что описанные варианты осуществления являются лишь несколькими, а не всеми вариантами осуществления настоящего изобретения. Все другие варианты осуществления, полученные специалистами в области техники на основе вариантов осуществления настоящего изобретения без творческих усилий, должны попадать в рамки защиты настоящего изобретения.

[0045] Ссылка выполняется на фиг. 1. Способ классификации и распознавания банкнот на основе цветового пространства Lab предоставляется согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Способ включает в себя этапы 101-104.

[0046] На этапе 101 получается RGB-изображение банкноты, которая должна быть детектирована.

[0047] В варианте осуществления получается RGB-изображение банкноты, которая должна быть детектирована.

[0048] На этапе 102 вычисляются значения серого Gray R, Gray G и Gray B RGB-изображения в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов.

[0049] В варианте осуществления вычисляются значения серого Gray R, Gray G и Gray B для полученного RGB-изображения в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов.

[0050] На этапе 103 Gray R, Gray G и Gray B преобразуются в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab.

[0051] В варианте осуществления Gray R, Gray G и Gray B преобразуются в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab согласно формулам. Цветовое пространство Lab состоит из компонента L яркости цвета и двух компонентов насыщенности цвета. Два компонента насыщенности цвета являются, соответственно, компонентом "a", изменяющимся в диапазоне от зеленого до красного, и компонентом "b", изменяющимся в диапазоне от синего до желтого.

[0052] На этапе 104 произведение Gray a и Gray b и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b подставляются в предварительно заданные формулы, чтобы определять категорию банкноты, которая должна быть детектирована.

[0053] В варианте осуществления произведение Gray a и Gray b и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b подставляются в предварительно заданную формулу, чтобы получать категорию банкноты, которая должна быть детектирована.

[0054] В варианте осуществления, на основе того, что различие между цветами банкнот различных номиналов является большим, получается RGB-изображение банкноты, которая должна быть детектирована. Вычисляются значения серого Gray R, Gray G и Gray B RGB-изображения в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов, и Gray R, Gray G и Gray B преобразуются в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab. Произведение Gray a и Gray b и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b подставляются в предварительно заданные формулы, чтобы эффективно распознавать различные номиналы банкнот, таким образом, улучшая коэффициент распознавания номинала.

[0055] Ссылка выполняется на фиг. 2. Способ классификации и распознавания банкнот на основе цветового пространства Lab предоставляется согласно другому варианту осуществления настоящего изобретения. Способ включает в себя этапы 201-205.

[0056] На этапе 201 извлекается вся область банкноты, которая должна быть детектирована.

[0057] В варианте осуществления вся область банкноты может быть распознана и получена с помощью алгоритма обнаружения краев.

[0058] На этапе 202 RGB-изображение всей области получается через мультиспектральное устройство распознавания.

[0059] В варианте осуществления изображение всей области банкноты, которая должна быть детектирована, в RGB-спектрах получается через мультиспектральное устройство распознавания.

[0060] На этапе 203 область головного портрета Мао Цзэдуна в RGB-изображении выбирается в качестве целевой области.

[0061] В варианте осуществления распознавание выполняется, главным образом, по банкнотам четырех номиналов в пятой серии женьминьби, а именно по банкнотам в 10 юаней, 20 юаней, 50 юаней и 100 юаней. В качестве отличительного признака изображения, воспринимаемого человеческими глазами, банкнота в 100 юаней женьминьби выглядит красной, банкнота в 50 юаней женьминьби выглядит зеленой, банкнота в 20 юаней женьминьби выглядит почти желтой, а типовой отличительный признак 10 юаней женьминьби выглядит почти синим. Область головного портрета Мао Цзэдуна, в которой цветовая информация банкноты является самой богатой, определяется в качестве целевой области.

[0062] На этапе 204 значения серого Gray R, Gray G и Gray B в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов вычисляются на основе целевой области.

[0063] В варианте осуществления значения серого Gray R, Gray G и Gray B в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов вычисляются на основе определенной целевой области.

[0064] На этапе 205 Gray R, Gray G и Gray B преобразуются в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab.

[0065] В варианте осуществления Gray R, Gray G и Gray B преобразуются в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab согласно формулам преобразования:

[0066] Gray a=1,4749 * (0,2213 * Gray R-0,3390 * Gray G+ 0,1177 * Gray B)+128; и

[0067] Gray b=0,6245 * (0,1949 * Gray R+0,6057 * Gray G - 0,8006 * Gray B)+128.

[0068] Следует отметить, что, на основе модели цветового пространства Lab, надлежит использовать положительную часть координатной оси a, чтобы описывать цветовой признак банкноты в 100 юаней, отрицательную часть координатной оси a, чтобы описывать цветовой признак банкноты в 50 юаней, положительную часть координатной оси b, чтобы описывать цветовой признак банкноты в 20 юаней, и отрицательную часть координатной оси b, чтобы описывать цветовой признак банкноты в 10 юаней. Кроме того, способ для описания отличительных признаков дополнительно включает в себя соотношение между компонентом a и компонентом b для одинакового номинала.

[0069] На этапе 206 произведение Gray a и Gray b и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b подставляются в предварительно заданные формулы, чтобы определять категорию банкноты, которая должна быть детектирована.

[0070] В варианте осуществления, предположим, что X=|Gray a|, Y=|Gray b|, E=Gray a и F=Gray b, предварительно заданные формулы соответственно являются следующими.

[0071] В предварительно заданной формуле 1, если E*F>0, и X-Y>20, банкнота определяется как банкнота в 100 юаней женьминьби.

[0072] В предварительно заданной формуле 2, если E*F<0, и X-Y>10, банкнота определяется как банкнота в 50 юаней женьминьби;

[0073] В предварительно заданной формуле 3, если E*F>0, и X-Y<5, банкнота определяется как банкнота в 20 юаней женьминьби; и

[0074] В предварительно заданной формуле 4, если E<0, и X-Y<10, банкнота определяется как банкнота в 10 юаней женьминьби.

[0075] В настоящем варианте осуществления, после преобразования с помощью формул, значения отличительных признаков банкнот женьминьби различных номиналов в Lab-пространстве могут быть следующими:

номинал Gray L Gray a Gray b
100 юаней 89 35 7
50 юаней 84 -26 7
20 юаней 77 3 10
10 юаней 87 -6 0

[0076] Поскольку различие между компонентами Gray L яркости цвета для различных номиналов является небольшим, компоненты Gray L яркости цвета не используются в качестве ориентира для определения. Из вышеприведенной таблицы следует, что, для банкноты в 100 юаней, значение Gray a является положительным, и большее значение из абсолютных значений (|Gray a|>|Gray b|) указывает более красный цвет; а для банкноты в 50 юаней значение Gray a является отрицательным, и большее значение из абсолютных значений (|Gray a|>|Gray b|) указывает более зеленый цвет. Следовательно, отношение между X=|Gray a|, Y=|Gray b|, E=Gray a и F=Gray b может быть использовано в качестве основы для определения.

[0077] В варианте осуществления, на основе того, что различие между цветами банкнот различных номиналов является большим, сначала получается RGB-изображение банкноты, которая должна быть детектирована. Вычисляются значения серого Gray R, Gray G и Gray B RGB-изображения в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов, и Gray R, Gray G и Gray B преобразуются в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab. Произведение Gray a и Gray b и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b подставляются в предварительно заданные формулы, чтобы эффективно идентифицировать банкноты различных номиналов, таким образом, улучшая коэффициент распознавания номинала. Кроме того, |Gray a|, |Gray b|, Gray a и Gray b выбираются в качестве основы определения, что улучшает операционную гибкость.

[0078] Ссылка выполняется на фиг. 3. Устройство классификации и распознавания банкнот на основе цветового пространства Lab предоставляется согласно настоящему изобретению. Устройство включает в себя модуль 301 получения, модуль 302 обработки, модуль 303 преобразования и модуль 304 определения.

[0079] Модуль 301 получения конфигурируется, чтобы получать RGB-изображение банкноты, которая должна быть детектирована.

[0080] Модуль 302 обработки конфигурируется, чтобы вычислять значения серого Gray R, Gray G и Gray B RGB-изображения, полученного посредством модуля получения, в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов.

[0081] Модуль 303 преобразования конфигурируется, чтобы преобразовывать Gray R, Gray G и Gray B, вычисленные посредством модуля 302 обработки, в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab.

[0082] Модуль 304 определения конфигурируется, чтобы подставлять произведение Gray a и Gray b и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b в предварительно заданные формулы, чтобы определять категорию банкноты, которая должна быть детектирована.

[0083] Модуль 304 определения может быть дополнительно сконфигурирован, чтобы:

[0084] определять банкноту, которая должна быть детектирована, как 100 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b больше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b больше 20;

[0085] определять банкноту, которая должна быть детектирована, как 20 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b больше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b меньше 5;

[0086] определять банкноту, которая должна быть детектирована, как 50 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b меньше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b больше 10; и

[0087] определять банкноту, которая должна быть детектирована, как 10 юаней, в случае, когда Gray a меньше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b меньше 10.

[0088] Дополнительно, модуль 301 получения может быть сконфигурирован, чтобы получать RGB-изображение всей области банкноты, которая должна быть детектирована, через мультиспектральное устройство распознавания.

[0089] Дополнительно, модуль 302 обработки может быть сконфигурирован, чтобы извлекать область головного портрета Мао Цзэдуна в RGB-изображении в качестве целевой области и вычислять значения серого Gray R, Gray G и Gray B на основе целевой области.

[0090] Дополнительно, модуль 303 преобразования может быть сконфигурирован, чтобы преобразовывать Gray R, Gray G и Gray B в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab согласно формулам преобразования:

[0091] Gray a=1,4749 * (0,2213 * Gray R-0,3390 * Gray G+ 0,1177 * Gray B)+128, и

[0092] Gray b=0,6245 * (0,1949 * Gray R+0,6057 * Gray G-0,8006 * Gray B)+128.

[0093] Подводя итог, вышеприведенные варианты осуществления предназначены только, чтобы иллюстрировать технические решения настоящего изобретения, а не чтобы ограничивать настоящее изобретение. Хотя настоящее изобретение было описано подробно с помощью вышеприведенных вариантов осуществления, специалистам в области техники должно быть понятно, что технические решения, описанные в вышеприведенных вариантах осуществления, могут все еще быть модифицированы, или некоторые из технических деталей могут быть эквивалентно заменены, и такие модификации и замены не отступают от духа и рамок технических решений всех вариантов осуществления настоящего изобретения.

1. Способ классификации и распознавания банкнот на основе цветового пространства Lab, содержащий этапы, на которых:

получают RGB-изображение банкноты, которая должна быть детектирована;

вычисляют значения серого Gray R, Gray G и Gray B RGB-изображения в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов;

преобразуют значения серого Gray R, Gray G и Gray B в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab; и

подставляют произведение Gray a и Gray b и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b в предварительно заданные формулы, чтобы определять категорию банкноты, которая должна быть детектирована.

2. Способ по п. 1, в котором подстановка произведения Gray a и Gray b и разности между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b в предварительно заданную формулу, чтобы получать категорию банкноты, которая должна быть детектирована, содержит этапы, на которых:

определяют банкноту, которая должна быть детектирована, как 100 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b больше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b больше 20;

определяют банкноту, которая должна быть детектирована, как 20 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b больше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b меньше 5;

определяют банкноту, которая должна быть детектирована, как 50 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b меньше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b больше 10; и

определяют банкноту, которая должна быть детектирована, как 10 юаней, в случае, когда Gray a меньше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b меньше 10.

3. Способ по п. 1, в котором получение RGB-изображения банкноты, которая должна быть детектирована, содержит этапы, на которых:

извлекают всю область банкноты, которая должна быть детектирована; и

получают RGB-изображение всей области через мультиспектральное устройство распознавания.

4. Способ по п. 3, в котором вычисление значений серого Gray R, Gray G и Gray B RGB-изображения в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов содержит этапы, на которых:

выбирают область головного портрета Мао Цзэдуна в RGB-изображении в качестве целевой области; и

вычисляют значения серого Gray R, Gray G и Gray B в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов на основе целевой области.

5. Способ по п. 1, в котором преобразование Gray R, Gray G и Gray B в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab содержит этап, на котором:

подставляют Gray R, Gray G и Gray B в формулы преобразования, чтобы получать Gray a и Gray b, причем формулами преобразования являются:

Gray a=1,4749 * (0,2213 * Gray R-0,3390 * Gray G+ 0,1177 * Gray B)+128, и

Gray b=0,6245 * (0,1949 * Gray R+0,6057 * Gray G - 0,8006 * Gray B)+128.

6. Устройство классификации и распознавания банкнот на основе цветового пространства Lab, содержащее:

модуль получения, сконфигурированный, чтобы получать RGB-изображение банкноты, которая должна быть детектирована;

модуль обработки, сконфигурированный, чтобы вычислять значения серого Gray R, Gray G и Gray B RGB-изображения, полученного посредством модуля получения, в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов;

модуль преобразования, сконфигурированный, чтобы преобразовывать Gray R, Gray G и Gray B, вычисленные посредством модуля обработки, в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab; и

модуль определения, сконфигурированный, чтобы подставлять произведение Gray a и Gray b и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b в предварительно заданные формулы, чтобы определять категорию банкноты, которая должна быть детектирована.

7. Устройство по п. 6, в котором модуль определения сконфигурирован, чтобы:

определять банкноту, которая должна быть детектирована, как 100 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b больше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b больше 20;

определять банкноту, которая должна быть детектирована, как 20 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b больше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b меньше 5;

определять банкноту, которая должна быть детектирована, как 50 юаней, в случае, когда произведение Gray a и Gray b меньше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b больше 10; и

определять банкноту, которая должна быть детектирована, как 10 юаней, в случае, когда Gray a меньше нуля, и разность между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b меньше 10.

8. Устройство по п. 6, в котором модуль получения сконфигурирован, чтобы получать RGB-изображение всей области банкноты, которая должна быть детектирована, через мультиспектральное устройство распознавания.

9. Устройство по п. 8, в котором модуль обработки сконфигурирован, чтобы извлекать область головного портрета Мао Цзэдуна в RGB-изображении в качестве целевой области; и

вычислять значения серого Gray R, Gray G и Gray B в полосах частот красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов на основе целевой области.

10. Устройство по п. 6, в котором модуль преобразования сконфигурирован, чтобы преобразовывать значения серого Gray R, Gray G и Gray B в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab согласно формулам преобразования

Gray a=1,4749 * (0,2213 * Gray R-0,3390 * Gray G+ 0,1177 * Gray B)+128, и

Gray b=0,6245 * (0,1949 * Gray R+0,6057 * Gray G - 0,8006 * Gray B)+128.



 

Похожие патенты:

Предложен способ обеспечения данных измерения для ценных документов для заданной цели использования с использованием устройства для обработки ценных документов, которое имеет транспортирующее устройство для транспортировки ценных документов и сенсорное устройство для регистрации по меньшей мере одного свойства транспортируемых в устройстве для обработки ценных документов посредством транспортирующего устройства ценных документов и формирования данных измерения, которые описывают зарегистрированное свойство, в котором посредством транспортирующего устройства к сенсорному устройству транспортируют ценные документы, для которых посредством сенсорного устройства регистрируют соответственно данные измерения, проверяют, выполняют ли данные измерения заданный для цели использования критерий пригодности, и в зависимости от результата проверки данные измерения для соответственно одного из ценных документов либо длительно сохраняют, либо отклоняют.

Способ идентификации материальных ресурсов и защита идентификационных меток, выполненных по этому способу, от подделки. Технический результат заключается в расширении арсенала средств, используемых для создания идентификационных меток.

Изобретение относится к способу модификации копий документов и их идентификации для защиты документов от несанкционированного распространения. Техническим результатом является повышение защиты документа от несанкционированного распространения за счет обеспечения возможности идентификации пользователя, допустившего распространение документа.

Изобретение относится к устройству и способу для идентификации перегиба бумажных денег. Технический результат заключается в повышении надежности распознавания бумажных денег.

Изобретение относится к устройству и способу обработки изображений и к устройству обработки предметов. Технический результат – предотвращение возникновения муара.

Способ проверки подлинности защищенного документа с помощью сотового телефона с камерой содержит этапы получения изображения защищенного документа в режиме пропускания и получения изображения в режиме отражения.

Изобретение относится к средствам проверки денежных знаков. Технический результат заключается в повышении точности идентификации денежных знаков.

Изобретение относится к защитной нити, предназначенной для встраивания в защищенный документ. Нить имеет по меньшей мере две зоны, расположенные с каждой стороны разделительной линии, проходящей в продольном направлении вдоль нити, первый оптически переменный защитный элемент в первой зоне и второй оптически переменный защитный элемент во второй зоне.

Изобретение относится к способу получения плоско-выпуклых линз для получения растрового изображения на плоском носителе информации и к защитному элементу. Микролинзы размером 40-70 мкм получают на плоском носителе.

Изобретение относится растрово-муаровой оптической системе, используемой для зашиты от подделок защищенной полиграфической продукции, и к способу защиты от подделок защищенной от подделок полиграфической продукции с использованием этой системы.

Способ определения подлинности защищенных документов и мобильное устройство, в частности смартфон, запрограммированное для осуществления способа, основанного на анализе признаков, которые образованы при помощи металлографской печати, причем анализ включает разложение выборочных изображений подходящего документа для определения подлинности на основе вейвлетов, при этом каждое выборочное изображение подвергают цифровой обработке путем выполнения вейвлет-преобразования выборочного изображения для получения набора классификационных признаков.

Изобретение относится к способу распределения банкнот. Технический результат заключается в повышении точности распределения банкнот.

Изобретение относится к композиции фидуциарного назначения. Композиция содержит жидкую или пастообразную до сушки печатную матрицу, предпочтительно бесцветную, и обратимое механолюминесцирующее соединение формулы А где Ar - монозамещенный полициклический ароматический углеводород, образовавшийся в результате слияния 4 бензольных циклов; n1 составляет от 0 до 10, n2 - от 0 до 10, при этом n1 и n2 одновременно не равны 0; Y - циано, формил, сложный эфир.

Устройство 200 управления бумажными листами включает в себя: запоминающий блок 51, 251, 351, выполненный с возможностью хранения информации распознавания, относящейся ко множеству бумажных листов, причем информация распознавания получена посредством устройства 100 обработки бумажных листов; и блок 50, 250, 350 управления, выполненный с возможностью оставления по меньшей мере одной части информации распознавания, оцененной как совпадающая информация из информации распознавания, хранящейся в запоминающем блоке, и удаления другой информации распознавания, оцененной как совпадающая информация, из запоминающего блока.

Изобретение относится к информационным технологиям, точнее к идентификации денежных купюр, и предназначено для проверки индивидуальности денежных купюр и выявления подделок.

Изобретение относится к способу модификации копий документов и их идентификации для защиты документов от несанкционированного распространения. Техническим результатом является повышение защиты документа от несанкционированного распространения за счет обеспечения возможности идентификации пользователя, допустившего распространение документа.

Изобретение относится к устройству и способу для идентификации перегиба бумажных денег. Технический результат заключается в повышении надежности распознавания бумажных денег.

Изобретение относится к обработке банкнот с их распознаванием на основе накопления пыли в сортировщике и сортировщику. Технический результат заключается в повышении точности распознавания.

Изобретение относится к автоматизированному рабочему месту контроля паспортных документов, позволяющему решить задачу установления факта подлинности документа и его принадлежности предъявителю.

Изобретение относится к средствам обработки потока данных, образованных датчиком для нескольких ценных документов. Технический результат заключается в повышении быстродействия обработки.

Изобретение относится к системам автоматического поиска объектов на изображениях. Техническим результатом является обеспечение возможности быстрого построения списка областей поиска объекта на изображении и бинарной маски области интереса ROI, которая определяет область поиска объектов на изображении.

Изобретение относится к средствам классификации и идентификации банкнот на основе цветового пространства Lab. Технический результат заключается в обеспечении увеличения коэффициента распознавания номинальных стоимостей банкнот. Способ содержит: получение RGB-изображения банкноты, которая должна быть детектирована; вычисление значений серого Gray R, Gray G и Gray B RGB-изображения в полосах частот красного, зеленого и синего цветов; преобразование Gray R, Gray G и Gray B в значения серого Gray a и Gray b в цветовом пространстве Lab и сравнение произведения Gray a и Gray b и разности между абсолютным значением Gray a и абсолютным значением Gray b с предварительно заданной формулой, чтобы получать категорию банкноты, которая должна быть детектирована. 2 н. и 8 з.п. ф-лы, 3 ил.

Наверх