（电工理论与新技术专业论文）基于dm642的人民币图像系统研究.pdf

东北走学硕士学位论文 a b s t r a c t r e s e a r c ho nr m bp i c t u r er e c o g n i t i o ns y s t e mb a s e do nd m 6 4 2 a b s t r a c t c u r r e n c yn o w a d a y sc a l l e dm o d e r nb l o o do ff i n a n c i a lc i r c l e si si n d i s p e n s a b l et h i n g si n t h ew o r l da st h ee c o n o m yo fo u rc o u n t r yi sd e v e l o p e dr a p i d l y i ti sv e r ye s s e n t i a lt oc a r r yo n s t r i c t ，o r d e r l y a c c u r a t em o n e yf l o wa n dm a n a g e m e n t a tt h es a m et i m ea l lk i n d so fb a n k s a l s oc o m p e t ew i t he a c ho t h e ri no r d e rt oi m p r o v et h es e r v i c ee f f i c i e n c ya n ds e r v i c eq u a l i t y i n t h eb u s i n e s so ft h eb a n k b o t ht h ed o m e s t i ca n da b r o a db i l is o r t e r sh a v et h e1 i m i t e df u n c t i o n d e v e l o p i n gf a s tr e c o g n i t i o ns y s t e mo t r m bp i c t u r ec a nj u d g em o n e t a r yt r u ea n df a l s e a c c o r d i n g t ot h e m o n e t a r yn u m b e r ，p r e v e n tt h e c i r c u l a t i o no ft h e i m p r o p e rc u r r e n c y e f f e c t i v e l y a n dh e l pt h e f i n a n c i a li n s t i t u t i o nt oc o l l e c ti n c o m p l e t er m b t h e r e f o r e t h i s s u b j e c ti sar e s e a r c hf o c h so fap a t t e r np r o c e s sf i e l d t h i ss u b j e c td e v e l o p sak i n do ff a s tr e c o g n i t i o ns y s t e mo fr m bp i c t u r eb a s e do n e m b e d d e dd m 6 4 2p l a t f o r m t h e i m a g ep r e t r e a t m e n ta l g o r i t h m p i c t u r es e g m e n t a t i o n a l g o r i t h m sa n dn u m b e rr e c o g n i t i o na l g o r i t h ma r es t u d i e ds e p a r a t e l y t h eo b t a i n i n ga n dp r e t r e a t i n ga l g o r i t h m so fd i g i t a li m a g ep r o c e s s i n ga r ed i s c u s s e d i n c l u d i n gd i g i t a li m a g ep r o c e s s i n gt h e o r y ，t h es t r u c t u r eo f t h ed i g i t a li n l a g ep r o c e s s i n gs y s t e m t h eo b t a i n i n gp i c t u r et e c h n o l o g yb yc c d ，t h em e t h o do ft r a n s f o r m i n gr g bi m a g et og r e y l e v e li m a g e m e d i u mv a l u ef i l t e r e t c 1 、h ei m a g es e g m e n t a t i o na l g o r i t h m sw e r es t u d i e d t h eb i n a r yi m a g et r a n s f o r m i n ga n d s e a r c h i n gf o r t h ee d g eo ft h er m bp i c t u r ea r ei n c l u d e d a f t e ra n a l y z i n ga n dc o m p a r i n g s e v e r a lt h em e t h o do fb i n a r yi m a g et r a n s f o r ma n de d g ed e t e c t i o n m e a nf i l t e ra l g o r i t h ma n d w a v e l e te d g ed e t e c t i o nm e t h o da r eu s e d t h ea l g o r i t h m sf o rr e c o g n i t i o no ft h et y p e ，t h eo r i e n t a t i o na n dn u m b e ro fr m ba r e d i s c u s s e ds u c ha ss e g m e n t a t i o na n dt h i n n i n go fn u m b e r ，r e c o g n i t i o no fs i n g l en u m b e r t h e t r e ec l a s s i f i e ra l g o r i t h mj su s e dj nd i s c e r n i n gt h ei n d i v i d u a jn u m b e r ， t h es t r u c t u r eo fd m 6 4 2p l a t f o r mw h i c hc a nb eu s e dt od e v e l o pv i d e oa n di m a g e p r o c e s s i n gi ss t u d i e d t h ep r o c e d u r eo fc c sa n dt h ep r i n c i p l eo fe m b e d d e do p e r a t i n gs y s t e m d s p b l o s o p t i m i z a t i o no fa l g o r i t h m sa r ei n c l u d e d t h ep r o b l e mw h i c hw i l lb es o l v e df u r t h e ri nt h er e s e a r c hi nf u t u r ew a sp r o p o s e d t h e a s s e s s m e n tr e s u l ta n da n a l y z i n ga tt h r e es t a g e sw e r es h o w n ，f i n a l l yt h ed e f i c i e n c ya n d p r o s p e c to ft h ew h o l es y s t e mw e r eb r o u g h tf o r w a r di nt h et h e s i s k e yw o r d s ：b i n a r yi m a g e ；p a t t e mr e c o g n i t i o n ；w a v e l e tt r a n s f o r m ；c c s ；d m 6 4 2 ；e d g e d e t e c t i o n ；c h a r a c t e rs e g m e n t a t i o n l 独创声明 本人声明所晕交的学位论义是在导师的指导下完成的。，论文中取得的研究成果除加 以标沛和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为 获得其他学位而使月丁过的材料。l j 我一同工作的同志对奉研究所傲的任何贡献均已在论 文中作了叫确的说明并表示诚挚的谢意。 学位论文作者签名 杠畔 签字f 1 期：2 伊p ；牟；岢1 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的姚定：即 学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借 阅。木人l 一意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交 流。 ( 如作者和导师同意网上交流，请在下方签名：否则视为不同意) 导师签名： 签字几期 田 蹈 l q 茭f杠叶 糸 2 彰 肌 暂 1 怍 文 字 论 l 的 签 荆 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 课题研究的意义 第一章绪论 改革开放以来，我国国民经济持续、快速、健康的发展，经济发展速度名列 酊茅。经济的发展促进了货币的发展，经济形势对货币的数量与质量都提出了更 高的标准。货币被称为一个圉家的“名片”，它既是价值尺度、流通手段，又是 反应民族文化和精神而貌的艺术品。它是一个国家政治、经济、文化、艺术、科 技等的综合反映。同时，货币称得卜现代衾融业的血液，是当今世界上必不可缺 的东西。 对于人民币币种的分类i l l ，无论国内或者国外生产的清分机功能都有限，在 市场上能够同时区分人民币币种、真伪和人民币号码的比较少。传统的人民币图 像 别系统是通过人民币各种规格的差别来开发研制识别方法的，这种算法是基 十。试错法，即通过人工寻找不| 司人民币差异的方法来完成特征提取。该方法由于 涉及主观查找的因素，缺乏系统性，试验周期也长，而且对于新面额币种的引入， 需要人工重新寻找特征，带来了很多重复的劳动，所以该识别方法并不理想。目 自口国内也有很多公司和个人寻求这方面的技术支持。 人民币l 的号码是人民币印刷数量的标识，由于每一张人民币只对应唯一 个号码，每张没有重复，因此u j 以用来标识人民币的身份，同号码的人民币其中 一张肯定是假钞，因此根据人民币号码来进行人民币真假的判定是最为有效的方 法。为了减少银行损失，目前国内绝大多数银行都在使用外国的高档验钞机并结 合人工抄写人民币号码的方法，一旦入库时发现假币将有据可查，显然这种方法 不仅落后，而且浪费人力物力，难以适应市场的需求。在安全保障方面，人民币 卜都印有流水号码，而每张人民币的号码是唯一的。所以如果发生意外，我们只 要凭记f 的人民币号码报案，谁也不敢让其在市面上流通。 人民币上的号码在金融机构收兑残缺人民币时，也有一定作用。如当人民币 不慎撕掉一块义正是有横号码或竖号码的拼接后，银行根掘横号码是否完全相 同，就可以判断其是甭为一一个完整的货币。 针对以上情况并经过洋细论证后，我们着手研制一种能快速识别人民币图像 的系统。本文的研究是在d s p 系统上，运用图像处理和模式识别的知以，系统 东北大学硕士学位论文第一章绪论 地研究实现人民币图像自动识别系统的方法。这个课题有着很大的应用价值和研 究价值，而且很多图像识别应用系统都跟它有相似之处。如邮件自动分类，身份 证号码识别，货车车厢号码识别，发票号码自动识别，在线机器零件的号码识别， 飞机机号的自动识别，车牌号码 ： 别系统等，所以研究这个课题对很多类似系统 的算法设计有很好的借鉴和参考作用。因而，该课题是图像处理领域的研究热点。 1 2 国内外的研究现状 利用计算机技术，尤其是图像处理及模式识别技术进行人民币自动处理和识 别引起了国内外研究者的广泛兴趣。目前国外在纸币识别领域技术比较成熟，相 应的产品在银行业务中已经得到了广泛的应用。比如1 2 1 英国的得利来、德幽的 g & d ，h 本东芝公司的f s 一8 0 0 清分机、劳雷尔公司t d u 一5 0 c 纸币清分机等。 这螳纸币清分机外表美观、技术成熟。单从纸币的识别率而言，对于面额、面向 的识别率已经接近1 0 0 ，现已经处于实际应用阶段。其中有一种验钞打号机， 可以划典型的纸币，比如美元、英镑等进行自动识别号码扣印。不过还没有点钞 机附带号码自动识别装置的文献报道。 在圈内有清华同方和哈尔滨工业大学等科研单位开发的清分机产品，并已经 部分进入市场。在技术上均采用模式识别、图像处理、计算机控制等检测技术， 其发展趋势是采用各学科最新技术不断提高系统的功能、质量和工作效率。比如 第款具有自主知识产权的困产小型纸币清分机已由哈尔滨彼绍特科技发展有 限公司投放国内市场，而沈阳信达、清华同方等公司也陆续推出自己的产品。它 们小仅能满足1 i 同层次客户的需求，在价格上更是极具竞争力。 在字符识别方面，我国的数字识别研究起步较晚，但由于我国政府对亨符自 动输入识别的研究从8 0 年代丌始给予了充分的重视和支持，经过科研人员十多 年的辛勤努力，字符号码识别技术的发展和应用有了长足的进步。清华大学电子 工程系、中国科学院自动化研究所、中国科学院计算机技术智能中心等单位分别 研制开发出实用化的印刷体字符识别系统。其中由清华大学电子工程系研制的清 华t h o c r 产品具有较高的知名度。目前数字号码识别的理论已经成熟，算法 汉别率已经达到很高的水平| j l 。 但是，山于国外产品的适应性较筹，实际应用中常出现故障，不能满足银行 业务的要求。而国内大多使用单片机实现人民币图像识别系统，陔类系统由于单 片机处理速度慢，所以不能解决低速处理器与高速图像处理的矛盾，极大地限制 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 了该类型系统的处理速度，这也成为该系统的一个瓶颈。国内很多银行的人民币 清分机都是由国外进口的，价格昂贵，一般在几十万元左右，国产的清分机几乎 很少。 不论国内的还是国外的清分机，它们的功能都很有限，尤其能够用图像的方 法来识别人民币的国产人民币清分机目前在国内还是个空白。而且，目前普遍存 在的问题是在保证满意的纸币清分识别能力的基础上，如何实现高速识别、提高 识别系统的推广能力，且尽可能降低后期开发和维护成本。 i 3 课题的技术难点和创新点 1 3 1 课题的技术难点 ( 1 ) 由于采用的是c c d 摄像头获耿图像，所以带来的噪声对识别系统影响 很大。 ( 2 ) 识别目标具有严重的不确定性。例如： 由于c c d 摄像头对图像的获取具有很大的随机性，所以获耿的人民币图像 的分辨率、大小、位置、倾斜程度差别都很大，这给后续的图像分割和识别 工作带来很大的困难； 住实验巾光照的影响很火，可能会带来光照不均匀和光照不足的问题，最后 导致获取的各个图像的对比度不同； 使用的人民币样品的新旧以及磨损程度会影响系统i _ 别的精度： 人民币上的号码字符的污染程度会对识别的可靠性造成很大的影响： ( 3 ) 由于本论文采用的算法比较多，而且都比较复杂，所以会增加整个系 统算法的复杂度，处理h q - f 自 较长难以满足实时性的要求。因此，如何对算法进行 优化也是很重要的。 ( 4 ) d m 6 4 2 处理器是一款高性能的3 2 位处理器，在其开发软件c c s 上做 丌发需要非常扎实的硬件和软件基础，这是整个系统的能否实现以及是否能j 下确 完成识别任务的关键。 1 3 2 课题的创新点 ( 1 ) 给出了改进的泊松二值化算法，该算法可以有效地减少其它二值化方 法中存在的伪影和断笔现象。 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 ( 2 ) 在d m 6 4 2 一i d k m 图像视频处理平台上丌发了最具发展潜力的小波变 换算法，对人民币图像进行边缘检测，小波变化算法完全满足边缘检测的三个准 则，它比c a n n y 算子更能准确地提取图像的边缘，这也使得本课题中号码字符 的识别更加准确。 ( 3 ) 本课题算法便于移植、维护和升级。而且在折中了算法代码效率和算 法复杂度的情况下，对所编写的算法程序进行了原理级、代码级和系统级的优化。 ( 4 ) 本课题不只是停留在算法的理论研究及仿真实验阶段，而是存以d s p 为核心的嵌入式系统上得以有效实现。 1 4 本课题的主要工作 本文存t i 公司的d m 6 4 2 视频图像处理系统上，运用图像处理、模式识别和 小波变换的知识，系统地研究了人民币图像自动识别技术。在d m 6 4 2 平台上实 现了人民币图像的采集、预处理、人民币图像的二值化、边缘检测、号码区域的 定位、号码的分割、细化以及最后号码识别的算法，完成了一套基于d s p 处理 器的人民币图像识别系统。 屣币图 。 民币号码 识别结果 一 图像输几设备 ( c e d ) 图像输出设备 ( l e d ) 或p c 模拟图像信号数宇图像信号 模数转换设备 ( s a a 7 1 0 5 ) 敦模转换设备 ( s a a 7 l l5 ) 图像存储设备 ( s d r a m ) 算法处理器 ( m c u 、p c 、d s p ) 图1 1 妖人式系统的幽像处理而葸幽 f i g 1 1t h es k e t c ho f i m a g ep r o c e s s i n go f t h ee m b e d d e ds y s t e m ( 1 ) 在查阅大量相关资料的基础上，确认了系统实施的可行性。介绍了本 课题的研究背景、课题的意义、国内外的发展状况、课题的技术难点、创新点和 本课题的主要工作。 ( 2 ) 主要研究了数字图像处理的获取和预处理算法。包括数字图像处理的 理论基础、数字图像处理系统的组成结构、通过c c d 摄像又对图像的获耿、人 民币图像的特征及灰度化，用中值滤波算予对人民币图像的平滑等。 ( 3 ) 主要研究了人民币图像分割的算法和实现。包括对人民币蚓像的二值 东北大学硕士学位论文第一章绪论 ( 2 ) 在d m 6 4 2i d km 图像视频处理平台上丌发了最具发展潜力的小波变 换算法，对人民币图像进行边缘检测，小波变化算法完牟满足边缘检测的三个准 则，它比c a n n y 算子更能准确地提取图像的边缘，这也使得本课题巾号码字符 的识别更加准确。 ( 3 ) 本课题算法便于移植、维护和= ) ；l 缴。而日存折中了算法代码效率和算 法复杂度的情况下，对所编写的算法程序进行了原理级、代码级和系统级的优化。 ( 4 ) 本课题小只是停留在算法的理论研究及仿真实验阶段，向是在以d s p 为核心的嵌入式系统上得以有效实现。 1 4 本课题的主要工作 本文存t i 公司的d m 6 4 2 视频图像处理系统上，运用图像处理、模式识别和 小波变换的知 ，系统地研究了人民币图像自动 _ 别技术。存d m 6 4 2 平台上实 现了人民币图像的聚集、预处理、人民币幽像的二值化、边缘检测、号码区域的 定位、号码的分割、细化以及最后号码识别的算法，完成了一套基于d s p 处理 器的人民币图像识别系统。 刮图孳嚣产 ，- 民币号码 饵别结果 图像输出设备 ( l e d ) 或p c 模拟图憬信号数字图像信号 模数转换_ j 曼备 ( s a a 7 1 8 5 ) 敦梗转换设备 ( s a 肖7 1 1 5 ) 图像存储设备 ( s d r a m ) 算法处理器 ( m c u 、p c 、d g p 图1 i 嵌入式系统的图像处理示意幽 f 嘻1 1t h es k e t c ho f i m a g ep r o c e s s i n go f t h ee m b e d d e c ls y s t e m ( 1 ) 在查阅大量相关资料的基础上，确认了系统实施的可行性。介绍了本 课题的研究背景、课题的意义、国内外的发展状况、课题的技术难点、创新点和 本课题的主要t 作。 ( 2 ) 主要研究了数字目像处理的获取和予贞处理算法。包括数字图像处理的 理论基础、数字图像处理系统的组成结构、通过c c d 摄像又对图像的获取、人 民i d 图像的特征及灰发化，用中值滤波算子对人民币图像的平滑等。 ( ：j ) 主要研究了人民币图像分割的算法和实现。包括对人民币图像的二值 ( 3 ) 主要研究了人民币剧像分割的算法和实现。包括刘人民币图像的一值 东北走学硕士学位论文第一章绪论 化和边缘检测算法。通过几种方法的比较，在二值化算法中给出了改进的泊松二 值化算予，在边缘检测中，推导证明了j 次样条小波在边缘检测中的优越性，并 在d m 6 4 2 平台上开发了基于小波变换的边缘检测算法。 ( 4 ) 研究了对人民币币种、摆放方向的识别以及人民币图像中号码的定位 和弓码识别的算法。包括人民币币种和摆放方向的识别、人民币号码的定位、字 符分割和细化以及单个号码的识别。在单个号码的识别中采用树分类器的算法。 ( 5 ) 研究了t i 的i c e t e k d m 6 4 2 一i d k m 图像视频处理开发平台的组成 结构、d s p 的集成环境c c s 软件的编程原理、d s p b i o s 操作系统的程序丌发 流程。对整个系统的算法分别从算法的原理缴、代码级和系统级进行了优化，充 分地利用了高性能的d m 6 4 2 平台资源。 ( 6 ) 对人民币图像识别系统进行了总结，对 个阶段的主要算法的结果进 行了评测和分析，并提出了今后的研究中有待于迸一步解决的问题。 东北大学硕士学位论文第二章图像的获取和颓处理 第二章图像的获取和预处理 2 1 数字图像处理的理论基础 图像的数宁处理是以计算机为中心，包括各种输入、输出及显示设备在内的 数字图像处理系统上进行的，是将连续的模拟图像变成离散的数字图像，并在幅 度上量化分层的数字图像后，用建立在特定的物理模型和数学模型基础上编制的 程序控制，运行并实现种种要求的处理。数字图像处理系统基本由三个部件组成： 处理图像的计算机、图像数字化仪和图像显示设备【。 利用计算机对剧像信息的处理，其处理特点可以基本分成两大类： 一类是以最终恢复原图像为前提的信息压缩和用与原图像相异的形式有效 的表现和显示图像的图像变换处理。基于图像数据压缩的图像传输和存储，通过 图像变换来改善图像的增强和恢复，都属于这类。 另一类对图像的处理，主要是提取特征信息，其处理的最终目的是为了 ： 别。 处理是对于那些用于判别景物的特征信息给予抽取，而其他信息则尽量予以舍 弃，以达到高度的信息压缩，并根掘抽取的特征信息进行分类和识别。这一类对 图像的计算机处理，属于模式识别的范畴，本文的图像处理就属于此类。 2 1 1 图像的数字化表示 在其自然的形式下，图形并不能直接由计算机进行分析。因为计算机只能处 理数字而不是图片，所以一幅图像在用计算机进行处理前必须先转化为数字形 式。一幅数字图像f ( x ，y ) 是在其空问坐标上和荻度上都离散化并进行数字编码 的图像。图像，( x ，y ) 存空唰坐标上的离散化称为采样；图像f ( x ，y ) 存狄度上的 离散化称为量化。采样和量化都可为均匀的或不均匀的。 经过采样和量化，图像f ( x ，y ) 可以用一个矩阵束表示【，取行和列的交点标 出图像的每个像素，每一像素对应于一个狄度值。为实现数字化，灰度值必须离 散，例如分成k 个等级。一般量化与采样数值都取2 的整数次幂。如一幅图像用 5 1 2f ：5 1 2 列的矩阵来表示( 即像素数为5 1 2 x 5 1 2 ) ，狄度量化2 5 6 ( 2 的8 次 方) ，那么其二进制信息量为： 5 1 2 x5 1 2x 8 = 2 0 9 7 15 2 b i t( 2 1 ) 东北大学硕士学位论文第二章图像的获取和预处理 2 1 2 数字图像格式 21 2 1 图像的存储格式 图像有多种存放格式，如b m p 、p c x 、g i f 、j p g 等，其各有特色。其中 b m p 是用f - w i n d o w s 和o s 2 的位图( b i t m a p ) 格式，文件几乎不压缩，占 用磁盘空f b j 较大，它的颜色存储格式有1 位，4 位，8 位及2 4 位。该格式是当今 应用最广泛的一种格式i ”。图2 1 是2 4 位真彩色位图的存放示意图。 位图文件头( 1 4 字节) 位图信息头( 4 0 字节) 位图信息 真彩色图像无调色板1 0 2 4 字节 像素数据 图2 ib m p 图像文什结构 f i g 21t h es t r u c t u r eo f b m p b m p 格式是比较常见的一种格式，它是以像素为单位存放的一种格式，按 行把每一个像素的颜色值依次存放在b m p 文件中f 7 1 。这样，只要找到图像的像 素在b m p 文件中的位置，以及它们的存放格式，就可以进行图像处理的运算了。 i r 是由rb m p 格式存储图像的方式比较直接，所以一般的图像处理算法都是对 b m p 文件操作的，本系统所用到的所有待识别的图像也都是以b m p 格式存放的。 对b m p 文件的操作，在w i n d o w 操作系统中，有专门定义的结构( s t r u c t ) 和 a p i 函数。一个b m p 格式文件大体上可以分成三个部分，位图文件头，位图信 息和像素数据。其中位图信息又由位图信息头和调色板数据组成。 21 22 图像的颜色格式 从大的方向上来讲，图像可以分为彩色图像和灰度图像。表示彩色图像的方 法有很多种，如r g b 、h s i 、c m y 、y i q 、y u v 、y c b c r 等等。图像的颜色格 东北大学硕士学位论丈 第2 - 章图像的获取和预处理 式是本题研究的一个小的分支。图像识别的数据源可以是狄度图，也叮以是彩色 图。在这一节里，主要研究用彩色图作为数据源。因为人民币本身的图像是很丰 富多彩的，每一种人民币的颜色都不同，而且在色彩的分布上也能找到很大的区 别，所以用颜色来识别也很容易。r g b 色彩格式表示颜色的种类并不直观，在 这旱引入了一种更为直观的表示颜色的格式h s i 色彩格式。 ( 1 ) r g b 格式 这是一种最直接的表示彩色的方法。自然界的任何一种颜色都可以应用一定 比例的红光、绿光和蓝光匹配而得到。在计算机中，颜色每一分量都是用0 2 5 5 的整数来表示的。这样，计算机中可以表示的颜色共有2 “种颜色。这就是我们 通常所院的真彩色。 ( 2 ) h s i 格式 h i s 格式比r g b 格式更直观地反映了人观察色彩的方式，同时也是图像处 理算法中的另一种重要的数据源格式。 l 表不强度或亮度，可以通过加权平均r g b 分量来得到，权值根据需要可 以选取小同的值。 h 表示色相，用角度柬表示。彩色的色相反映了浚彩色接近什么样的光谱波 长( 即彩虹中的哪种颜色) 。 s 表示饱和度，是色环的原点到彩色点的半径的长度，在环的外围圆周是纯 的或称最饱和的颜色，其饱和度为l 。在中心是中性( 灰色) 阴影，即饱和度为 0 。 总之，三个彩色坐标定义了一个柱形彩色空间。灰度阴影沿着轴线从底部的 黑色变到顶部的白色。具有最高亮度和最高饱和度的颜色位于圆柱上的圆周卜i 。 ( 3 ) 灰度图格式 灰度图是指只含有亮度信息，不含色彩信息的图像，就像我们平时看到亮度 由暗到明的黑白照片，变化是连续的。因此，要表示狄度图，就需要把亮度值进 行量化，通常划分成0 到2 5 5 个级别，0 最暗( 黑) ，2 5 5 最亮( 白) 。 b m p 格式的文件中并没有灰度图这一概念，但是我们可以很容易地用b m p 文件来表示灰度图，方法是用2 5 6 色调色板。只不过这个调色板有点特殊，每 项的r g b 值都是相同的，也就是说r g b 值从( 0 ，0 ，0 ) ，( 1 ，l ，1 ) 一直 到( 2 5 5 ，2 5 5 ，2 5 5 ) 。( 0 ，0 ，0 ) 表示全黑色，( 2 5 5 ，2 5 5 ，2 5 5 ) 是全白色，中 间的是扶色。这样灰度图就可以用2 5 6 色图来表示了。 东北大学硕士学位论丈 第二辛图像的获取和预处理 2 _ 2 图像的获取 图像数据的获取是人民币图像识别系统的关键步骤之，获取图像数据的好 坏，直接影响整个系统的性能。图像获取设备的选择没有统一的规定，应根据实 际的需要，考虑是否容易购买、以及价格和性能等因素来决定。通过数据图像采 集装置将模拟量转化为数字量，必然会丢失部分数据信息，造成图像模糊，也会 产生冗余信息。 2 2 i 图像获取来源选择 图像采集通常可以通过c i s 或c c d 获得阻1 。c i s 又叫接触式扫描仪，它在 扫拙时模具与原稿接触，用久了会产生图像不清晰，字迹模糊等现象，且速度慢， 成本高。 c c d ( 电荷藕合器件) 在图像识别、非接触测量、灰度检测等领域已获得广 泛应用。它是目前比较典型的光电阵列器件，是由纵横排列有序的众多单个光敏 单元及译码寻址电路组成。c c d 有如下诸多特点： ( 1 ) 体积小，重量轻，电压及功耗低，可靠性高； ( 2 ) 具有理想的“扫描”线性，可进行像素寻址，可变换扫描速度，尺寸重现 性好； ( ： ) 有很高的空阳j 分辨率； ( 4 ) 有数字扫描能力，像元的位置可由数字代码确定； ( 5 ) 具有很高的光电灵敏度和大的动态范围： ( 6 ) 数掘可调，可适用于动态、静念各种条件下的测量； 可见用c c d 是一种非常有效的非接触监测方法，适合与计算机相结合。c c d 摄像头的输出信号作为s a a 7 1 1 5 的输入是很理想的。鉴于c c d 的这些优点，本 系统采用c c d 摄像头获取图像。 在系统中，人民币图像经过c c d 摄像头形成光学图像，再经过电子耦合器 件转换成模拟的电信号( 即视频信号) 。这样用电信号表示的目标图像已经产生。 为了对人民币图像进行处理和识别，必须将其转换成数字信号，成为数字图像后 j 能为d m 6 4 2 读取。 d m 6 4 2 平台通过c c d 摄像头获取的人民币图像如图2 1 7 所示： 东北大学硕士学位论文 第二章图像的获取和预处理 2 2 2 图像的灰度化 图2 2c c d 获取的人民币图像 f i g 2 2r m b o b t a i n e db yc c d 由于人民币图像通过c c d 摄像头采集以后是彩色图像，为了论文后部分图 像预处理、图像分割和图像识别模块的实现，需要将它转变成为次度图像。 国际照明委员会( c i e ) 选择红色( ：7 0 0 o o n m ) ，绿色( a ；5 4 6 1 0 h m ) 和蓝色( a = 4 3 5 8 0 n t o ) 三种单色光作为颜色系统的三基色。这就是c i e 的r 、 g 、b 颜色表示系统。彩色图像即真彩色图( 又叫2 4 位图) ，每个像素直接用r 、 g 、b 这三个分量来表示，它包括色调、饱和度和亮度，因此彩色图像的存储量 图2 3 灰度图 f i g 。2 。3g r e yl e v e p i c t u r e 东北大学硕士学位论文 第二章图像的获取和预处理 相当巨大，而灰度图只有亮度，那么只需“4 个字节来表示，这样人人的节省了存 储空间，从而提高了。处理速摩，所以有必要将彩色图像转换为灰度图像。我们所 。妻 获取的人民币图像就是真彩图采用现行标准的平均值法，用g 表杀灰度化后 的灰度值，有 g - - 0 3 0 r + o 5 9 g + 0 1 l b ( 2 2 ) 得到的狄度图有利于后面的进一步处理，灰度图如图2 3 所示。 2 3 图像预处理 ? 拍摄到的人民币图像是彩色图像，其存储量很大；光照度不够均匀所造成的 图像灰度过于集中；由c c d ( 摄像头) 获得的图像经过a d ( 数模转换，该功 能在图像系统中由s a a 7 1 1 5 来实现) 转换、线路传送会产生噪声污染等，所以 需要对图像进行图像平滑的预处理。预处理方法的选择将会对下一步的识别工作 带来很大的影响。图像经过几个步骤地预处理之后，排除了很多干扰，特征将变 得更加明显。 2 3 1 预处理概述 i r 图像预处理的目的f 睫采用一些技术去改善图像的效果或将图像转换成一 种更适合人或机器进行分析处理的形式。针对不同的输入图像，预处理的类型也 多种多样，包括图像的增强、图像的变换、图像的复原等等，每一类都有很多的 方法。在人民币图像谚 别系统中，由于获取的初始图像往往受到外界环境的影响， 并小一定很适合边缘检测、号码定位和识别。因此，必须对人民币图像进行一系 列的预处理，达到突出人民币号码区域和各种字符信息的目的。这里先介绍人民 币图像识别系统中需要用到的图像预处理技术。 2 3 2 图像的预处理算法 23 21 图像中的噪声 图像中的噪声种类很多。噪卢对图像信号幅度和相位的影响十分复杂，有些 噪声和图像信号之间互相独立不相关，有些是相关的，噪声的本身也可能相关。 因此要减少图像中的噪声，必须针对具体情况采用不同的方法，否则很难获得满 意的处理效果。 一般在图像处理技术中常见的噪声有： 查! ! 墨芏丝主7 兰竺垒墨 第二章图像的获取和预处理 ( 1 ) 加性噪声 加性噪声和图像信号强度是不相关的，如图像在传输过程中引起的“信道噪 声”、电视摄像机扫拙图像的噪声等。这类带有噪声的图像g 可看成为理想兀噪 声图像，和噪声图像f l 之和，即 g = ，+ ” ( 2 3 ) ( 2 ) 乘性噪声 乘性噪声和图像信号足相关的，往往随图像信号的变化而变化，如飞点 1 描 图像中的噪声、电视扫描光栅、胶片颗粒噪声等等，这类噪声和图像的关系是： g = f 十f ) n l 2 4 ) ( 3 ) 量化噪声 量化噪声是数字图像的主要噪声源。其大小显示卅数字图像和原始图像的羊 异，减少这 ，t ，噪声的最好办法是采用按从度及概率南度函数选择量化级的最优黾 化措施。 ( 4 ) 冲激噪声 是指一幅图像被个别噪声像素破坏，这些像素的亮度与其邻域的显著不一j 。 ( j ) 胡椒铺噪卢 足指饱干的冲激噪声，这时图像被一些白的或黑的像素所破上1 ：。胡椒制噪声 会使值化图像退化。 剀24 人l 币噪卢幽像 f i g 2 , 4n o i s er m bp i c t u r e 东北大学硕士学位论文 第二章图像的获取和预处理 在本系统中主要考虑的是加性噪声、乘性噪声、冲激噪声和胡椒赫噪声。为 了保证获取图像的质量和后续识别工作的顺利进行，需要对获取的图像进行平滑 处理。 2322 图像平滑处理方法概述 图像平滑的目的是为了消除噪声。噪声消除的方法可以分为空白j 域或频率 域，亦可以分为全局处理或局部处理，办可以按线性滤波、非线性滤波和自适应 滤波来区别。下面介绍邻域平均法、均值滤波法、空间域低通滤波法、频域低通 滤波法和中值滤波法。 ( 1 ) 邻域平均法 邻域平均法是一种局部空间处理的算法。设一幅图像f ( x ，y ) 为的阵 列，滤波后的图像为g ( x ，y 1 ，它的每一个像素的灰度缴由包含在( x ，y ) 的预定邻 域的几个像素的灰度级的平均值所决定，即用下式得到滤波的图像。 g ( w ) 2 吉二( f ，) 2 引 式中的t y = o ，1 ，2 ，n 一1 ，s 是( x ，y ) 点邻域中心点的坐标的集合( 不包括点 x _i i i ( b ) 点+ 的邻区 i i + i i i i i i 幽2 5 铘域幽 f i g 2 5n e i g h b o r h o o dp i c t u r e ( x ，y ) ，m 是s 内牮标点的总数。图2 5 示出了四个邻域点和八个邻域点的 集合。图( a ) 中的邻域半径为一个阵儿叫隔z k , c ，图( b ) 的邻域半径为2 缸的 洲隔。 以上算法简单，计算速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产 生模糊，特别在边沿和细节处，邻域越大，模糊越历害。 ( 2 ) 均值滤波法 东北大学硕士学位论丈 第二章图像的获取和预处理 设幽像中像素的狄度值为g ( i ，j ) ，以陔像素为中心，在具周围窗lj 的像素组 成邻域像素点集a ，集内像素数为m ，经过邻域均值滤波处理后，该像素对应 的输卅为： ( “) 2 面i ；，委g ( “) 6 即用窗r | 像素的平均值g ( f ，) 弋替中心像素的原值g ( i ，) 。邻域选择的方法 有很多种，例如3 x3 滤波模板的八点邻域，模板如图2 6 ( a ) 所示，中阳j 大点表 示中心像素，中心点八个方向的邻近点为中心点邻域像素。与模板对应的有权值 系数矩阵，均值滤波法的权值系数如图2 6 ( b ) 所示。然而均值滤波法存去除噪 声的同时，电减少了图像灰度的尖锐度，导致图像边缘特征有一定程度的模糊。 作为对均值滤波法的改进，权值系数调整为图2 6 ( c ) 所示的加权均值滤波法。 ：n ： ：， | l 1 1 主l 11 9 i 1 l 土 1 6 l21 242 l2l ( a ) 邻域( b ) 均值滤波权值系数( c ) 加权滤波权值系数 幽2 , 6 滤波模扳 f i g 2 6t h ef i l t e rt e m p l a t e 加权均值滤波法的计算公式如下，其中w f 5 ，) 是权值系数。 g ，【，) w ( s ，t ) g ( i + s ，j + t ) ( 2 7 ) w ( s ，) 一i ，= 一i ( 3 ) 空问域低通滤波 从信号频域分析的知识，我们知道信号的慢变部分在频率域属于低频部分， 而信号的快变部分在频率域是高频部分。对图像来说，它的边缘以及噪声干扰的 频率分量都处于空削域频率较高的部分，冈此可以采用低通滤波的方法米去除噪 声，而频域的滤波又很容易从窄间域的卷积来实现，为此只要适当地设计空间域 系统的单位冲激响应矩阵就可以达到滤除噪声的效果。 g ( x ，y ) = f ( m ，n ) h ( x m + l ，y 一 + 1 ) ( 28 ) 式中：g 为n x n 阵列，h 为l 阵列。 东北大学硕士学位论文 第二章图像的获取和预处理 牛州卜州卜去 | 这是一种频域处理法，对于一幅图像，它的边缘、跳跃部分以及噪声都代表 图像的高频分量，而背景区和慢变部分则代表图像的低频分量，用频域低通滤波 换，h ( u ，v ) 是传递函数。利用( “，v ) 使f ( u ，v ) 的高频分量得到衰减，得到g ( “，v ) 后再经过反变换就得到所希望的图像g ( u ，v ) 了，低通滤波平滑图像的系统框图如 酬27 线形滤波处理框图 f i g 2 7t h eb l o c kd i a g r a mo f l i n es h a p ef i l t e r 几种常用的低通滤波法有：理想低通滤波器( i l p f ) 、巴特沃思低通滤波器 ( b l p f ) 、指数滤波器( e l p f ) 、梯形滤波器( t l p f ) 等。 2 32 3 中值滤波法 中值滤波法是一种非线性滤波，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统 计特性，所以比较方便。在一定条件下，可以克服线性滤波带来的图像细节模糊， 而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪卢最为有效。但是对一此细节多，特* i 是点、 线、尖顶多得图像不宜采用中值滤波的方法。 中值滤波的原珲就是用一个含有奇数点的滑动窗r 】，将窗l | 正中心点的值用 窗口内各点的中值代替。窗口形状和尺- l q 滤波器效果影口i 很大，常用的- 维中 值滤波窗口形状有线形、方形、圆形等。考虑到程序的复杂性、去噪效果和处理 时间，本文经过反复试验对比，发现3 3 的方彤中值滤波器能很好的达到预期的 效果。 东北大学硕士学位论文 第二章图像的获取和预处理 围绕巾心像素g ( f ，) 选取一定的邻域，将中心像素和邻域像素按照狄度大小 进行排序，选择中f 白j 的值作为中心像素c ( i ，j 1 的新值。 g ，( f ，j ) = m i d d l e a 1 ，a 2 , a 3 ，a 。 ( 2 1 0 ) 中值滤波的步骤如下： ( 1 ) 将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置蘑合； ( 2 ) 读取模板下各对应像素的灰度值； ( 3 ) 将这些扶度值从小到大排成1 列； ( 4 ) 找出这些值晕排在中间的1 个； ( 5 ) 将这个中间值赋给对应模板中心位置的像素。 巾值滤波的程序流程图如图2 8 所示， 涎敞嚣小心j i 粜l 缝个i 史八j 皂像f i i f ，把以浚州滤波搽数川凡 b 轴。定匈m 【 卜斗 隙采乃小心旧3 3 糍域内 ，j 、摊 f ，“川；i ：f i 1 悯帆狱l ；滤波擀数封l 代蒋鲰像茹价 图2 沼中值滤波的释序流程图 f i g 2 8t h ep r o c e d u r ef l o wo f m e d i u mv a l u ef i l t e r 在图像处理中，尽管中值滤波法也会使得图像有一定程度的模糊，但与均值 滤波法相比，它不会产：生新的狄