本發(fā)明涉及紙幣判別相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種基于圖像統(tǒng)計特征的紙幣新舊判別系統(tǒng)及其判別方法。

背景技術(shù)：
在紙幣清分判別系統(tǒng)中，需要按照紙幣的新舊程度，對紙幣進行分類，挑選出不能流通的貨幣，進行回收。目前，常用的紙幣新舊判別方法有圖像判別、厚度判別、聲音判別、化學檢測等。其中圖像判別方法準確率最高，實用性最強，但是現(xiàn)有的圖像判別方法算法復(fù)雜，計算量大，判別時間長，不利于高速設(shè)備中使用。在紙幣使用過程中，由新變舊的過程中，紙幣透光度、模糊度、灰度擴散度是在變化的，根據(jù)上述各種參數(shù)的變化是可以區(qū)分紙幣的新舊程度的，也就可以用于判別紙幣的新舊。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明為了解決現(xiàn)有紙幣新舊判別方法算法復(fù)雜，計算量大，判別時間長，不利于高速設(shè)備中使用的不足，提供一種基于圖像統(tǒng)計特征的紙幣新舊判別系統(tǒng)及其判別方法。本發(fā)明所需要解決的技術(shù)問題，可以通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：本發(fā)明的第一方面，一種基于圖像統(tǒng)計特征的紙幣新舊判別系統(tǒng)，其特征在于，包括：紙幣圖像采集單元，采集紙幣的紫外光透射圖像并輸出到第一圖像處理單元；第一圖像處理單元，根據(jù)紙幣的紫外光透射圖像計算紙幣的透光度、模糊度和灰度擴散度并輸出到第二圖像處理單元；第二圖像處理單元，根據(jù)紙幣的透光度、模糊度和灰度擴散度通過加權(quán)計算紙幣的新舊判別值，并根據(jù)新舊判別值輸出紙幣新舊判別結(jié)果。本發(fā)明中，所述紙幣圖像采集單元，包括：掃描模塊；由第一圖像處理單元控制驅(qū)動掃描模塊工作的掃描控制模塊；將掃描模塊采集到的紙幣的紫外光透射圖像再輸出到模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換模塊，經(jīng)模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換模塊進行模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換，再輸出到第一圖像處理單元。本發(fā)明中，所述第一圖像處理單元，包括：驅(qū)動掃描控制模塊工作的掃描驅(qū)動模塊；根據(jù)紙幣紫外光透射圖像計算各灰度值像素點所占比例的分布密度計算模塊，根據(jù)紙幣紫外光透射圖像計算各像素點平均灰度值的透光度計算模塊，根據(jù)各灰度值像素點分布密度計算灰度熵的模糊度計算模塊，根據(jù)預(yù)設(shè)的分布密度閾值，計算分布密度大于預(yù)設(shè)分布密度閾值像素點占總像素點比例的灰度擴散度計算模塊，向第二圖像處理單元輸出透光度計算模塊、模糊度計算模塊和灰度擴散度計算模塊計算結(jié)果的第一輸出接口。所述第一圖像處理單元還包括以下至少一種模塊：將紙幣圖像采集單元采集的紙幣紫外光透射圖像分辨率進行降低轉(zhuǎn)換的圖像轉(zhuǎn)換模塊，在紙幣紫外光透射圖像上選取部分區(qū)域作為紙幣新舊判斷區(qū)域的判別區(qū)域選取模塊，根據(jù)紙幣紫外光透射圖像傾斜角度對紙幣新舊判別區(qū)域進行校正的校正模塊。本發(fā)明中，所述第二圖像處理單元，包括：接收第一輸出接口輸出的計算結(jié)果，通過加權(quán)計算紙幣的新舊判別值的判別值計算模塊；接收紙幣新舊判別值進行紙幣新舊判別的判別模塊；輸出紙幣新舊判別結(jié)果的第二輸出接口。本發(fā)明的第二方面，一種基于圖像統(tǒng)計特征的紙幣新舊判別方法，其特征在于，包括如下步驟：1、采集紙幣的紫外光透射圖像；2、根據(jù)紙幣的紫外光透射圖像計算紙幣的透光度、模糊度、灰度擴散度；3、根據(jù)紙幣的透光度、模糊度和灰度擴散度通過加權(quán)計算紙幣的新舊判別值，并根據(jù)新舊判別值對紙幣新舊進行判別。本發(fā)明步驟2中，根據(jù)紙幣紫外光透射圖像計算各灰度值像素點所占比例，并依此作為各灰度值像素點的分布密度，根據(jù)紙幣紫外光透射圖像計算各像素點平均灰度值，并以此作為紙幣的透光度，根據(jù)各灰度值像素點分布密度計算灰度熵，并以此作為紙幣的模糊度，根據(jù)預(yù)設(shè)的分布密度閾值，計算分布密度大于預(yù)設(shè)分布密度閾值像素點占總像素點比例，并以此作為紙幣的灰度擴散度。本發(fā)明中步驟2中，還進一步包括如下至少一個步驟：將紙幣紫外光透射圖像分辨率進行降低轉(zhuǎn)換的步驟，在紙幣紫外光透射圖像上選取部分區(qū)域作為紙幣新舊判斷區(qū)域的步驟，根據(jù)紙幣紫外光透射圖像傾斜角度對紙幣新舊判別區(qū)域進行校正的步驟。本發(fā)明步驟3中，根據(jù)紙幣新舊程度將紙幣判別為以下3類：A類為金融機器可流通，B類為銀行柜臺可流通，C類為不可流通。步驟3中，將紙幣樣本中，A類紙幣的最大新舊判別值和B類紙幣的最小新舊判別值的平均值設(shè)定為A類和B類紙幣的判別分割閾值，將B類的紙幣的最大新舊判別值和C類紙幣的最小新舊判別值的平均值設(shè)定為B類和C類紙幣的判別分割閾值。本發(fā)明通過采集紙幣的紫外光透射圖像，根據(jù)紙幣圖像透光度、模糊度、灰度擴散度三個統(tǒng)計特征，將紙幣按照新舊程度分成金融機器可流通、柜臺可流通和不可流通三類，每類中選取一定量的紙幣樣本作為判別標準，將需要判別的紙幣與標準紙幣進行比較，根據(jù)新舊判別函數(shù)值對紙幣進行新舊分類，通過紙幣圖像的統(tǒng)計特征進行新舊判別，具有計算量小，過程簡單，運算速度快等優(yōu)點，可廣泛地在高速設(shè)備中使用。附圖說明以下結(jié)合附圖和具體實施方式來進一步說明本發(fā)明。圖1為本發(fā)明第一種實施方式的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。圖2為本發(fā)明第二種實施方式的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。具體實施方式為了使本發(fā)明的技術(shù)手段、創(chuàng)作特征、達成目的與功效易于明白了解，下面結(jié)合具體圖示，進一步闡述本發(fā)明。本發(fā)明的主旨在于，通過對現(xiàn)有紙幣新舊判別方式的分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有紙幣新舊判別方法算法復(fù)雜，計算量大，判別時間長，不利于高速設(shè)備中使用的問題，本發(fā)明提供一種基于圖像統(tǒng)計特征的紙幣新舊判別系統(tǒng)及其判別方法以解決上述問題。參見圖1，本實施方式基于圖像統(tǒng)計特征的紙幣新舊判別系統(tǒng)，包括紙幣圖像采集單元1，第一圖像處理單元2和第二圖像處理單元3。紙幣圖像采集單元1完成對紙幣圖像的原始采集，本實施例中，紙幣圖像采集單元包括掃描模塊11，掃描模塊11由掃描控制模塊12進行控制，而掃描控制模塊12則由第一圖像處理單元1進行驅(qū)動，這樣，根據(jù)在第一圖像處理單元1的控制下，掃描模塊11采集紙幣的紫外光透射圖像。掃描模塊11采集到的紙幣的紫外光透射圖像再輸出到模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換模塊13，經(jīng)模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換模塊13進行模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換，再輸出到第一圖像處理單元2。這里，紫外光波長為380納米，掃描模塊11采集到的紙幣紫外光透射圖像的分辨率為較優(yōu)的為100~200DPI。第一圖像處理單元2包括掃描驅(qū)動模塊21，掃描控制模塊12即由掃描驅(qū)動模塊21進行驅(qū)動。模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換模塊13輸出的票據(jù)第一預(yù)定分辨率各色光源圖像輸出到圖像轉(zhuǎn)換模塊22，圖像轉(zhuǎn)換模塊22可以將紙幣紫外光透射圖像從原始采集到的較高分別率轉(zhuǎn)換為較低的分辨率。這樣的好處在于，轉(zhuǎn)換為較低分別率辨率的范圍后可以提高后續(xù)程序的處理速度，在有其他需求的情況下，原始較高分辨率的紙幣紫外光透射圖像也可以用于其他用途。當然也可以不設(shè)置圖像轉(zhuǎn)換模塊22直接使用原始較高分別率的紙幣紫外光透射圖像，或者原始就采用較低的分辨率采集紙幣紫外光透射圖像。接著將采集到的或者分辨率經(jīng)轉(zhuǎn)換的紙幣紫外光透射圖像分別輸出到分布密度計算模塊23和透光度計算模塊24。分布密度計算模塊23，對紙幣紫外光透射圖像灰度可以采用直方圖統(tǒng)計，計算紙幣紫外光透射圖像所有像素點中，灰度值為g的像素點的個數(shù)所占的比例，以此得到各灰度值像素點的分布密度。以紙幣紫外光透射圖像中每個像素點的位置建立坐標，如公式(1)所示，其中G(i,j)表示坐標為(i,j)像素點的灰度值，p(g)表示灰度值為g的像素點的分布密度，g的取值范圍為0到255的整數(shù)，Ω為紙幣新舊判別區(qū)域，本實施方式中紙幣新舊判別區(qū)域為紙幣紫外光透射圖像的全部區(qū)域。（1）紙幣紫外光透射圖像，像素的灰度值大小，即反映紙幣的透光能力，定義整個紙幣新舊判別區(qū)域的平均灰度值作為紙幣紫外光透射圖像的透光度。透光度計算模塊24根據(jù)紙幣紫外光透射圖像計算圖像各像素點的平均灰度值，并以此作為紙幣的透光度T；計算方法如公式(2)所示。（2）紙幣紫外光透射圖像灰度的直方圖特征能夠反映紙幣紫外光透射圖像的模糊度，當紙幣紫外光透射圖像清晰時，能量比較集中，直方圖比較有序；當紙幣紫外光透射圖像模糊時，能量比較分散，直方圖比較無序。紙幣紫外光透射圖像的灰度熵可以表征紙幣紫外光透射圖像的無序程度，也可表示紙幣紫外光透射圖像的模糊度。分布密度計算模塊23將各灰度值像素點分布密度輸出到模糊度計算模塊25，模糊度計算模塊25根據(jù)各灰度值像素點分布密度計算灰度熵，并以此作為紙幣的模糊度A，計算方法如公式(3)所示。（3）灰度擴散度定義為某一灰度值像素點的分布密度超過預(yù)設(shè)的分布密度閾值的灰度分量占總的灰度分量的比例。其反映了紙幣由新變舊過程中，灰度值能量集中區(qū)域從一個很小范圍變到一個很大范圍的程度?；叶葦U散度計算模塊26，根據(jù)預(yù)設(shè)的分布密度閾值，計算分布密度大于預(yù)設(shè)分布密度閾值像素點占總像素點比例，并以此作為紙幣的灰度擴散度C，計算方法如公式(4)所示，其中p0為分布密度閾值。（4）完成上述計算后，透光度計算模塊24、模糊度計算模塊25以及灰度擴散度計算模塊26將計算結(jié)果輸出到第一輸出接口27，第一輸出接口27再向第二圖像處理單元3輸出上述計算結(jié)果。第二圖像處理單元3的判別值計算模塊31接收到來自第一輸出接口的上述計算結(jié)果后，對紙幣的新舊判別值進行計算。紙幣越舊，其透光度越小，模糊度越大，灰度擴散度越大。根據(jù)公式(5)可以計算紙幣新舊判別值，其中，α、β、γ是加權(quán)系數(shù)，反映了每種特征對紙幣新舊判別的影響程度，F(xiàn)為新舊判別函數(shù)，F(xiàn)值越大，紙幣越舊。（5）紙幣的新舊判別值輸出到判別模塊32，判別模塊32根據(jù)紙幣新舊判別值的大小對紙幣的新舊程度進行判別，并通過第二輸出接口33進行輸出，第二輸出接口33還可以進一步連接其他的輸出或者存儲設(shè)備，例如：存儲卡接口模塊、以太網(wǎng)接口模塊、USB接口模塊等，以實現(xiàn)對紙幣新舊判別數(shù)據(jù)的后續(xù)輸出，擴展本發(fā)明的適用范圍。參見圖2，本實施方式與上述實施方式的區(qū)別在于，第一圖像處理單元2還包括判別區(qū)域選取模塊28和校正模塊29。這里，判別區(qū)域選取模塊28接收來自圖像轉(zhuǎn)換模塊22轉(zhuǎn)換后的紙幣紫外光透射圖像，與上述實施方式相同的是，也可以不設(shè)置圖像轉(zhuǎn)換模塊22，判別區(qū)域選取模塊28直接接收原始的紙幣紫外光透射圖像。設(shè)置判別區(qū)域選取模塊28的目的在于，減少紙幣邊緣折疊或者破損在對紙幣紫外光透射圖像進行處理時所帶來的誤差。因此，本實施方式與上述實施方式采用紙幣紫外光透射圖像的全部區(qū)域作為紙幣新舊判別區(qū)域不同的是，將紙幣紫外光透射圖像四周邊緣部分的區(qū)域去除，通過設(shè)置判別區(qū)域選取模塊28選取紙幣紫外光透射圖像的部分區(qū)域作為紙幣新舊判別區(qū)域。本實施方式的紙幣新舊判別區(qū)域較優(yōu)的是選取紙幣紫外光透射圖像中心部分80%左右的區(qū)域作為紙幣新舊判別區(qū)域，將此紙幣新舊判別區(qū)域標記為Ω。另外，多張紙幣在掃描過程中，由于紙幣紫外光透射圖像采集過程中位置的偏移和傾斜，紙幣在紫外光透射圖像上的坐標位置會發(fā)生變化，可以用旋轉(zhuǎn)和平移的模型來處理這一過程。假設(shè)紙幣上某個點在標準樣本（即紙幣處于完全正確的位置被掃描）里面的點(x,y)，對應(yīng)掃描紫外光透射圖像上的點(x’,y’)，紙幣相對完全正確位置的傾斜角度為α，頂點(0,0)平移到(x0,y0)，根據(jù)傾斜校正和矢量平移可以得出(x,y)與(x’,y’)的關(guān)系，如公式(6)所示。（6）校正模塊29根據(jù)公式(6)可以計算原來紙幣新舊判別區(qū)域Ω中每個點在掃描到的紙幣紫外光透射圖像上對應(yīng)的位置Ω’。實際上，紙幣新舊判別區(qū)域Ω是一個矩形區(qū)域，只需要計算四個頂點對應(yīng)坐標，就能確定對應(yīng)的平行四邊形區(qū)域Ω’，再根據(jù)對應(yīng)的平行四邊形區(qū)域Ω’計算紙幣新舊判別值。在確定了紙幣新舊判別區(qū)域Ω后，計算紙幣新舊判別值的方式與上述的實施方式是相同的，此處就不再累述了。需要指出的是，盡管本實施方式中校正模塊29是對經(jīng)判別區(qū)域選取模塊28選取后的紙幣新舊判別區(qū)域進行的校正，但對于本發(fā)明，顯然可以不設(shè)置判別區(qū)域選取模塊28，校正模塊29直接對經(jīng)圖像轉(zhuǎn)換模塊22轉(zhuǎn)換后的紙幣紫外光透射圖像進行校正，甚至不設(shè)置圖像轉(zhuǎn)換模塊22，校正模塊29直接對原始的紙幣紫外光透射圖像進行校正。圖像轉(zhuǎn)換模塊22、判別區(qū)域選取模塊28和校正模塊29可以單獨設(shè)置也可以采用任意組合的方式進行設(shè)置，各種設(shè)置方式都應(yīng)在本發(fā)明請求保護的范圍中。以下將詳細說明本發(fā)明的工作過程和原理：需要進行新舊判別的紙幣首先進入紙幣圖像采集單元1，紙幣圖像采集單元1采集紙幣的紫外光透射圖像，如前所述，紫外光波長為380納米，紙幣圖像采集單元1采集到的紙幣紫外光透射圖像的分辨率為較優(yōu)的為100~200DPI。然后將紙幣的紫外光透射圖像輸出到第一圖像處理單元2，當?shù)谝粓D像處理單元2設(shè)置圖像轉(zhuǎn)換模塊時，將紙幣的紫外光透射圖像轉(zhuǎn)換為50~100DPI，以加快后續(xù)的處理速度；當?shù)谝粓D像處理單元2設(shè)置判別區(qū)域選取模塊28和/或校正模塊29時，在紙幣的紫外光透射圖像上進行紙幣新舊判別區(qū)域選取以及圖像每個像素點的校正，否則直接采用紙幣的紫外光透射圖像的全部區(qū)域作為紙幣新舊判別區(qū)域。接著第一圖像處理單元2根據(jù)確定的紙幣新舊判別區(qū)域，計算紙幣新舊判別區(qū)域中各灰度值像素點所占比例，并依此作為各灰度值像素點的分布密度；計算紙幣新舊判別區(qū)域中各像素點平均灰度值，并以此作為紙幣的透光度；根據(jù)紙幣新舊判別區(qū)域中各灰度值像素點分布密度計算灰度熵，并以此作為紙幣的模糊度；根據(jù)預(yù)設(shè)的分布密度閾值，計算紙幣新舊判別區(qū)域中分布密度大于預(yù)設(shè)分布密度閾值像素點占總像素點比例，并以此作為紙幣的灰度擴散度。完成上述計算后，將紙幣透光度、紙幣模糊度以及紙幣灰度擴散度的計算結(jié)果輸出到第二圖像處理單元3，第二圖像處理單元3通過加權(quán)計算紙幣的新舊判別值，紙幣的新舊判別值越大，紙幣越舊，在根據(jù)新舊判別值對紙幣新舊進行判別，最后進行結(jié)果輸出。根據(jù)紙幣新舊程度將紙幣判別為以下3類：A類為金融機（例如ATM機）可流通，此類紙幣可以通過金融機器對紙幣的存取進行自動操作，此類紙幣屬于較新的；B類為銀行柜臺可流通，此類紙幣至少可以通過人工進行存取操作，此類紙幣是次新的；C類為不可流通，此類紙幣應(yīng)當被銷毀或者回收。那么，在判別紙幣新舊程度時，每種類型紙幣新舊判別值的范圍是對該紙幣進行新舊判別的重要決定因素。本發(fā)明中，預(yù)先在每類紙幣中選取多個紙幣樣本，計算每個紙幣樣本的新舊判別值，并記錄每類紙幣新舊判別值的最大和最小值。例如將A類紙幣樣本中最大的新舊判別值定義為FAMAX，最小的新舊判別值定義為FAMIN；將B類紙幣樣本中最大的新舊判別值定義為FBMAX，最小的新舊判別值定義為FBMIN；將C類紙幣樣本中最大的新舊判別值定義為FCMAX，最小的新舊判別值定義為FCMIN。將A類紙幣的最大新舊判別值和B類紙幣的最小新舊判別值的平均值設(shè)定為A類和B類紙幣的判別分割閾值，將B類的紙幣的最大新舊判別值和C類紙幣的最小新舊判別值的平均值設(shè)定為B類和C類紙幣的判別分割閾值，使得紙幣新舊判別的距離盡可能增加，減少誤判幾率。如公式(7)所示，其中FAB是A類紙幣和B類紙幣的判別分割閾值，F(xiàn)BC是B類紙幣和C類紙幣的判別分割閾值。（7）那么，根據(jù)分割閾值，紙幣的新舊類型Type將采用公式（8）進行判別：（8）即當紙幣的新舊判別值小于FAB時，紙幣判別為A類紙幣，當紙幣的新舊判別值大于FAB且小于FBC時，紙幣判別為B類紙幣，當紙幣的新舊判別值大于FBC時，紙幣判別為C類紙幣。本發(fā)明通過紙幣圖像的統(tǒng)計特征進行新舊判別，具有計算量小，過程簡單，運算速度快等優(yōu)點，可廣泛地在高速設(shè)中使用。以上僅就本發(fā)明較佳的實施例作了說明，但不能理解為是對權(quán)利要求的限制。本發(fā)明不僅局限于以上實施例，其具體結(jié)構(gòu)允許有變化?？傊苍诒景l(fā)明獨立權(quán)利要求的保護范圍內(nèi)所作的各種變化均在本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。