一种钞票图像异常的检测方法及装置技术领域
本发明实施例涉及验钞技术，尤其涉及一种钞票图像异常的检测方法及装置。
背景技术
利用钞票器进行钞票真伪鉴别时，验钞器会生成对应于每一张钞票的钞票检测数
据。验钞器通过识别所述钞票检测数据是否正常，来判断钞票的真伪。当所述钞票检测数据
正常时，其对应的钞票即为真钞；当所述钞票检测数据异常时，其对应的钞票即为伪钞。
然而，在钞票验钞时，会出现钞票挖钞走斜或挖钞打滑的情况。当钞票出现挖钞走
斜或挖钞打滑时，会导致钞票检测数据异常。而验钞器并不能判别哪些异常的钞票检测数
据为伪钞所致；哪些异常的钞票检测数据为钞票挖钞异常所致。这样，便会导致某些真钞因
挖钞走斜或挖钞打滑而被验钞器判定为伪钞，出现误判的情况。
发明内容
本发明实施例提供一种钞票图像异常的检测方法及装置，以定位挖钞异常数据，
避免验钞时因钞票挖钞异常而导致的误判。
第一方面，本发明实施例提供了一种钞票图像异常的检测方法，包括：
获取钞票检测图像；
从所述钞票检测图像中获取左边界检测子图像和右边界检测子图像；
分别计算所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高度；
根据所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高度进行高度异
常判断，以识别钞票的异常检测图像。
进一步地，从所述钞票检测图像中获取左边界检测子图像和右边界检测子图像包
括：
自所述钞票检测图像的左边界向右选取预设列数的图像，以作为左边界检测子图
像；
自所述钞票检测图像的右边界向左选取预设列数的图像，以作为右边界检测子图
像。
进一步地，在从所述钞票检测图像中获取左边界检测子图像和右边界检测子图像
之前，还包括：
确定所述钞票检测图像的四个角点的坐标值；
根据左上角和左下角的坐标值确定位于最右侧的左角点坐标值，将通过所述左角
点坐标值的边界确定为钞票的左边界；
根据右上角和右下角的坐标值确定位于最左侧的右角点坐标值，将通过所述右角
点坐标值的边界确定为钞票的右边界。
进一步地，分别计算所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高
度包括：
在所述左边界检测子图像和所述右边界检测子图像中，分别统计各列像素点之
和，并求取平均值，分别作为所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高
度。
进一步地，根据所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高度进
行高度异常判断，以识别钞票的异常检测图像，包括：
分别将所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像中的高度与正常
高度阈值范围进行比较；
如果所述左边界检测子图像和所述右边界检测子图像中的任意一个高度大于正
常高度阈值，则确定所述钞票的检测图像异常。
进一步地，根据所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高度进
行高度异常判断，以识别钞票的异常检测图像，包括：
计算所述左边界检测子图像和所述右边界检测子图像的高度差；
将所述高度差与预设高度差阈值进行比较；
如果所述高度差大于预设高度差阈值，则确定所述钞票的检测图像异常。
第二方面，本发明实施例还提供了一种钞票图像异常的检测装置，该检测装置包
括：
第一获取模块，用于获取钞票检测图像；
第二获取模块，用于从所述钞票检测图像中获取左边界检测子图像和右边界检测
子图像；
计算模块，用于分别计算所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像
的高度；
判断模块，用于根据所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高
度进行高度异常判断，以识别钞票的异常检测图像。
进一步地，所述第二获取模块包括：
第一选取单元，用于自所述钞票检测图像的左边界向右选取预设列数的图像，以
作为左边界检测子图像；
第二选取单元，用于自所述钞票检测图像的右边界向左选取预设列数的图像，以
作为右边界检测子图像。
进一步地，所述检测装置还包括：
坐标值确定模块，用于确定所述钞票检测图像的四个角点的坐标值；
左边界确定模块，用于根据左上角和左下角的坐标值确定位于最右侧的左角点坐
标值，将通过所述左角点坐标值的边界确定为钞票的左边界；
右边界确定模块，用于根据右上角和右下角的坐标值确定位于最左侧的右角点坐
标值，将通过所述右角点坐标值的边界确定为钞票的右边界。
进一步地，所述计算模块包括：
像素统计单元，用于在所述左边界检测子图像和所述右边界检测子图像中，分别
统计各列像素点之和，并求取平均值，分别作为所述左边界检测子图像的高度和所述右边
界检测子图像的高度。
进一步地，所述判断模块包括：
第一比较单元，用于分别将所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图
像中的高度与正常高度阈值范围进行比较；
第一异常图像确定单元，用于如果所述左边界检测子图像和所述右边界检测子图
像中的任意一个高度大于正常高度阈值，则确定所述钞票的检测图像异常。
进一步地，所述判断模块包括：
高度差计算单元，用于计算所述左边界检测子图像和所述右边界检测子图像的高
度差；
第二比较单元，用于将所述高度差与预设高度差阈值进行比较；
第二异常图像确定单元，用于如果所述高度差大于预设高度差阈值，则确定所述
钞票的检测图像异常。
本发明实施例通过考虑钞票检测图像左右边界的高度来识别出挖钞异常，解决了
钞票挖钞走斜或挖钞打滑时，真钞易被验钞器误判为伪钞的问题，实现了定位挖钞异常数
据，避免因钞票挖钞异常而导致验钞误判的效果。
附图说明
图1为本发明实施例一中的一种钞票图像异常的检测方法的流程图；
图2是本发明实施例二中的一种钞票图像异常的检测方法的流程图；
图3是本发明实施例三中的一种钞票图像异常的检测装置的结构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描
述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便
于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种钞票图像异常的检测方法的流程图，本实施例
可适用于需要对钞票图像异常进行检测的情况，该方法可以由钞票图像异常的检测装置来
执行，其中该检测装置可以由软件和/或硬件实现，该检测装置可集成于验钞器中。参考图
1，本实施例提供的一种钞票图像异常的检测方法具体可以包括如下步骤：
S110、获取钞票检测图像。
利用设置在验钞器出钞口的传感器获取检测总图，所述检测总图包括钞票检测图
像和背景图像。根据所述钞票检测图像和所述背景图像灰度值的不同，获取钞票检测图像。
具体的，所述检测总图中，灰度值大于20的图像区域，可确定为所述钞票检测图像的区域，
从而便可获取所述钞票检测图像。
S120、从所述钞票检测图像中获取左边界检测子图像和右边界检测子图像。
具体的，所述钞票检测图像由多列图像构成。可选的，从所述钞票检测图像中获取
左边界检测子图像和右边界检测子图像包括：自所述钞票检测图像的左边界向右选取预设
列数的图像，以作为左边界检测子图像；自所述钞票检测图像的右边界向左选取预设列数
的图像，以作为右边界检测子图像。由于验钞时可能存在噪声影响，所述噪声会影响钞票检
测图像的高度计算。为了避免验钞噪声对检测图像高度的影响，优选的，从所述钞票检测图
像中获取左边界检测子图像和右边界检测子图像包括：自所述钞票检测图像的左边界向右
选取20列的图像，以作为左边界检测子图像；自所述钞票检测图像的右边界向左选取20列
的图像，以作为右边界检测子图像。
S130、分别计算所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高度。
具体的，所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高度可通过统
计图像像素点的方式获取，即通过统计图像像素点的多少来衡量图像的高度。可选的，所述
分别计算所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高度包括：在所述左边
界检测子图像和所述右边界检测子图像中，分别统计各列像素点之和，并求取平均值，分别
作为所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高度。例如，若所述左边界
检测子图像由20列图像构成，则在所述左边界检测子图像中，统计其20列图像的每列的像
素点之和，并求取平均值，以作为所述左边界检测子图像的高度。若所述右边界检测子图像
由20列图像构成，则在所述右边界检测子图像中，统计其20列图像的每列的像素点之和，并
求取平均值，以作为所述右边界检测子图像的高度。
S140、根据所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高度进行高
度异常判断，以识别钞票的异常检测图像。
具体的，为了识别钞票的异常检测图像，以定位挖钞异常数据。所述根据所述左边
界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高度进行高度异常判断，以识别钞票的异
常检测图像，可以包括：分别将所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像中
的高度与正常高度阈值范围进行比较；如果所述左边界检测子图像和所述右边界检测子图
像中的任意一个高度大于正常高度阈值，则确定所述钞票的检测图像异常。以100元人民币
为例，所述钞票检测图像的高度为305像素左右，则所述正常高度阈值为305像素。分别将所
述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像中的高度与正常高度阈值305像素进
行比较；如果所述左边界检测子图像和所述右边界检测子图像中的任意一个高度大于正常
高度阈值305像素，则确定所述钞票的检测图像异常。进一步地，该异常的钞票检测图像所
对应的钞票检测数据即为挖钞异常数据。
所述根据所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高度进行高
度异常判断，以识别钞票的异常检测图像，还可以包括：计算所述左边界检测子图像和所述
右边界检测子图像的高度差；将所述高度差与预设高度差阈值进行比较；如果所述高度差
大于预设高度差阈值，则确定所述钞票的检测图像异常。例如，所述高度差阈值可预设为5
个像素，计算所述左边界检测子图像和所述右边界检测子图像的高度差；将所述高度差与
预设高度差阈值5个像素进行比较；如果所述高度差大于5个像素，则确定所述钞票的检测
图像异常。进一步地，该异常的钞票检测图像所对应的钞票检测数据即为挖钞异常数据。
本实施例的技术方案,利用钞票检测图像中左右边界的高度特点来判断异常，解
决了钞票挖钞走斜或挖钞打滑时，真钞易被验钞器误判为伪钞的问题，实现了定位挖钞异
常数据，避免因钞票挖钞异常而导致验钞误判的效果。
实施例二
图2是本发明实施例二中的一种钞票图像异常的检测方法的流程图，本实施例在
上述实施例一的基础上增加了利用钞票检测图像的四个角点的坐标值确定左边界和右边
界的可选技术方案。参考图2，本实施例提供的钞票图像异常的检测方法具体可以包括如下
步骤：
S210、获取钞票检测图像。
S220、确定所述钞票检测图像的四个角点的坐标值。
具体的，所述钞票检测图像的四个角点包括左上角点、左下角点、右上角点和右下
角点。为了提高图像数据的处理效率，所述左上角点的坐标值可优选确定为(0,0)。
S230、根据左上角和左下角的坐标值确定位于最右侧的左角点坐标值，将通过所
述左角点坐标值的边界确定为钞票的左边界。
具体的，以100元人民币为例，若所述左下角点的坐标值为(0,0)，左上角点的坐标
值为(3,77)，则所述位于最右侧的左角点坐标值为(3,77)，因此，将通过所述最右侧的左角
点坐标值的边界(x＝3)确定为钞票的左边界。
S240、根据右上角和右下角的坐标值确定位于最左侧的右角点坐标值，将通过所
述右角点坐标值的边界确定为钞票的右边界。
具体的，以100元人民币为例，若所述右下角点的坐标值为(155,0)，右上角点的坐
标值为(158,77)，则所述位于最左侧的右角点坐标值为(155,0)，因此，将通过所述最左侧
的右角点坐标值的边界(x＝155)确定为钞票的右边界。
S250、从所述钞票检测图像中获取左边界检测子图像和右边界检测子图像。
S260、分别计算所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高度。
S270、根据所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像的高度进行高
度异常判断，以识别钞票的异常检测图像。
本实施例的技术方案,在图像同侧的两个角点中,选择最靠近钞票内侧的角点作
为确定边界的依据,解决在钞票由于倾斜而使得最外侧角点所对应的列中包括背景像素
点,进而使得高度计算不准确的问题。从最内侧角点确定的边界开始提取的图像基本上均
为有效的像素点。
实施例三
图3是本发明实施例三中的一种钞票图像异常的检测装置的结构图，本实施例可
适用于需要对钞票图像异常进行检测的情况。参考图3，本实施例提供的一种钞票图像异常
的检测装置的结构具体可以如下：
第一获取模块310，用于获取钞票检测图像；
第二获取模块320，用于从所述钞票检测图像中获取左边界检测子图像和右边界
检测子图像；
计算模块330，用于分别计算所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子
图像的高度；
判断模块340，用于根据所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图像
的高度进行高度异常判断，以识别钞票的异常检测图像。
可选的，所述第二获取模块包括：
第一选取单元，用于自所述钞票检测图像的左边界向右选取预设列数的图像，以
作为左边界检测子图像；
第二选取单元，用于自所述钞票检测图像的右边界向左选取预设列数的图像，以
作为右边界检测子图像。
可选的，所述检测装置还包括：
坐标值确定模块，用于确定所述钞票检测图像的四个角点的坐标值；
左边界确定模块，用于根据左上角和左下角的坐标值确定位于最右侧的左角点坐
标值，将通过所述左角点坐标值的边界确定为钞票的左边界；
右边界确定模块，用于根据右上角和右下角的坐标值确定位于最左侧的右角点坐
标值，将通过所述右角点坐标值的边界确定为钞票的右边界。
可选的，所述计算模块包括：
像素统计单元，用于在所述左边界检测子图像和所述右边界检测子图像中，分别
统计各列像素点之和，并求取平均值，分别作为所述左边界检测子图像的高度和所述右边
界检测子图像的高度。
可选的，所述判断模块包括：
第一比较单元，用于分别将所述左边界检测子图像的高度和所述右边界检测子图
像中的高度与正常高度阈值范围进行比较；
第一异常图像确定单元，用于如果所述左边界检测子图像和所述右边界检测子图
像中的任意一个高度大于正常高度阈值，则确定所述钞票的检测图像异常。
可选的，所述判断模块包括：
高度差计算单元，用于计算所述左边界检测子图像和所述右边界检测子图像的高
度差；
第二比较单元，用于将所述高度差与预设高度差阈值进行比较；
第二异常图像确定单元，用于如果所述高度差大于预设高度差阈值，则确定所述
钞票的检测图像异常。
本实施例提供的钞票图像异常的检测装置，与本发明任意实施例所提供的钞票图
像异常的检测方法属于同一发明构思，可执行本发明任意实施例所提供的钞票图像异常的
检测方法，具备执行钞票图像异常的检测方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例
中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例提供的钞票图像异常的检测方法。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，
本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、
重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行
了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还
可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。