[发明专利]硬币图像识别方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及硬币图像识别的技术领域，特别涉及采用图像模式匹配技术对 处于动态的硬币图像进行识别的方法和装置。

背景技术

国内现有投币自动售货机和轨道交通自动售检票系统中自动售票机的硬 币处理模块的核心单元是硬币鉴别器，而硬币鉴别器的主要识别指标是：直径、 材质和厚度等。近年来市场上出现了一种材质、大小和重量与人民币硬币非常 接近或相同，但是外观明显不一致的游戏币、假币等异币。使用目前的硬币鉴 别器可准确识别材质不同但外观相似的假硬币，但对于材质、外型接近的游戏 币、假币等识别有困难。针对此情况，对硬币鉴别器进行改进，调整识别参数， 假硬币的识别率可达约90％，但同时因识别的过程中硬币处于运动状态，增加 了识别的难度，真币的拒收率也上升了约2％左右，这样仍不能完全解决假硬 币的误收问题。

图像匹配技术是近代信息处理，特别是图像信息处理领域中极为重要的 技术。图像匹配就是要根据参考图像和实时图像来选定某些特征、相似性准则 及搜索策略进行相关运算，以确定匹配的最佳空间对应点。在图像匹配技术中， 特征空间、相似性度量和搜索策略是三个主要研究问题，图像匹配关键是要确 定有效的匹配方法，要求匹配概率高、误差小、速度快且适时性好。图像匹配 的方法一般分为基于灰度的匹配方法和基于特征的匹配方法两大类。

灰度匹配的基本思想就是以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计 相关的方法寻找信号间的相关匹配。利用两个信号的相关函数，评价它们的相 似性以确定同名点。最经典的灰度匹配法是归一化的灰度匹配法，其基本原理 是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵，与参考图像的所有 可能的窗口灰度阵列，按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理 论上说就是采用图像相关技术。

特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征(点、线、面等特征)， 对特征进行参数描述，然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。常见的 特征包括点特征、边缘特征和区域特征等。

比较上述两种图像匹配方法：灰度匹配的计算量较大；特征匹配的计算 量较小，对位置变化敏感，可大大提高匹配的精确程度，特征点的提取过程可 以减少噪声的影响，对灰度变化、图像形变以及局部遮挡等都有较好的适应能 力。在实际应用中，应根据具体情况选择其中一种方法或者两者结合的方法。 鉴于硬币鉴别器不能完全解决假硬币识别问题，因此，在原有硬币鉴别器识别 的基础上增加图像识别装置，专门用于区分材质、重量和大小相同而外观明显 不同的假硬币，具有广泛而重要的应用前景。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于避免上述现有技术的不足之处，而提出一 种对假硬币自动检测，采用图像模式匹配技术对动态目标图像进行识别，剔除 与人民币硬币材质、重量、大小相同但外观不同的假硬币的硬币图像识别方法 及装置。

本发明解决上述技术问题采用的技术方案是，一种硬币图像识别方法， 该方法包括如下步骤：

(1)提取硬币图像特征，获取模板库；

(2)导入模板到图像识别装置中并进行预处理；

(3)采集图像并传输图像数据；

(4)提取并计算图像中的硬币外轮廓圆直径；

(5)判断提取的硬币外轮廓圆直径是否在允许的直径范围内，若在给定 范围内，则认为符合硬币基本特征，直接进入步骤(6)若不在给定范围内， 则认为是假硬币，进入步骤(12)；

(6)提取目标图像的感兴趣区域；

(7)几何特征模板匹配；

(8)判断几何特征匹配是否成功，若匹配成功则直接进入步骤(11)， 若匹配不成功则进入步骤(9)；

(9)灰度特征模板匹配；

(10)判断灰度特征匹配是否成功；

(11)判断硬币的面值，并依面值的不同进行统计；

(12)保存识别结果。

所述模板库按以下方法提取：

分别提取人民币硬币的正反面的几何特征；

通过掩膜技术忽略次要特征；

构建几何特征模板；

根据硬币材质不同构建灰度特征模板；

分别制作硬币的外轮廓圆几何特征模板。

所述的导入模板到图像识别装置中并进行预处理，其方法为：