1、浅谈光谱图像分析鉴别技术在伪钞鉴别仪中的应用摘 要随着我国经济的发展，人民币国际地位的提升，国际经济交往的日益频繁，对人民币安全、鉴伪技术提出了更高要求。人民币伪钞鉴别仪，是一种自动清点钞票数目和辨别钞票的机电一体化装置。由于现金流通规模庞大，银行出纳柜台现金处理工作繁重，人民币伪钞鉴别仪已成为不可缺少的设备。随着印刷技术、复印技术和电子扫描技术的发展，伪钞制造水平越来越高，必须不断提高人民币伪钞鉴别仪的辨伪性能。本文就光谱图像鉴别技术来分析在伪钞鉴别仪中是如何应用的。关键词光谱图像；鉴别技术；鉴别仪 中图分类号：TP121 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）06-018
2、0-01 一、假币的危害 随着犯罪分子或犯罪集团伪造货币（伪造币、变造币等）技术的提高，出现了 HD90 等假币猖狂蒙骗低端点钞机或蒙骗群众事件的时有发生，给人民币信誉、国家金融和群众经济财产造成损欠，也给社会治安和社会稳定带来巨大危害。不仅扰乱了我国的社会经济秩序，影响人民生计，更是有损我国法定人民币的地位尊严。 传统的纸币防伪鉴定技术主要是通过分析纸币检测设备中各类传感器采集的红外、紫外、磁性等一推信号进行识别。随着不法分子制假技术的发展，市面上出现了各种各样的假币，甚至是由真币改造的变造币。这些假币在传统检测设备下呈现出与真币相同的信号特征，很难进行有效甄别，对国家金融安全构成了严峻的考
3、验。 二、光谱图像防伪鉴定技术 纸币光谱图像防伪鉴定技术是纸币防伪研究领域的热门话题，它与国家的金融息息相关，具有重要的理论价值和广阔的应用前景。图像分析技术是今年来新兴的纸币防伪鉴定技术，该技术通过图像传感器采集纸币的多光谱图像（包括红外、可见光、紫外等） ，并利用数字图像处理技术进行分析和处理。 三、光谱图像在鉴别仪中纸币面额面向识别 在防伪鉴别仪中纸币面额面向识别是纸币多光谱图像分析技术的重要组成部分。它能利用纸币数字图像信息实现智能清分纸币的类别和姿态，进一步加深对纸币信息的感知，同时为后续的真伪识别提供了坚实基础。 本章将分别阐述纸币面额和面向识别。在面额识别部分，研究了针对不同的适
4、用范围的尺寸特征识别算法和图像匹配算法；在面向识别部分，选择了几个特殊的图像识别区域，并使用图像匹配算法进行分类识别。 3.1 纸币面额识别 针对传统检测的问题，在防伪鉴别仪中纸币图像分析系统中本文采用图像分析的方式识别面额。目前常用的图像面额识别方法主要是尺寸特征识别算法和基于特殊区域图像的识别算法。这两种算法适用范围不同。 3.1.1 尺寸特征识别算法 尺寸特征识别算法是指根据纸币的尺寸（长、宽）特性来识别面额。人民币、港币、欧元等币种不同而额具有不同的尺寸。下表列出了人民币不同面额尺寸。 由上表中可见，人民币不同面额具有不同的长宽尺寸。这个特性简单、稳定，便于使用。在采集到完整的纸币图像
5、后，通过上一章的边缘检测，我们可以求出纸币的四条边缘，进而获得相交的四个顶点A、B，C，D，并计算出纸币的长和宽。 图中 AB、CD 为纸币上下边，BC、AD 为左右边；取平均值 Z= （AB + CD）/2 作为长度特征，W=（BC + AD）/2 作为宽度特征。对不同面额的人民币（5 元至 100 元）分别统计出长、宽特征，确定不同范围用于识别。在防伪鉴别纸币图像分析系统中，我们利用该尺度特征对防伪鉴别仪进行了人民币面额识别，测试了不同面额共 1000 张，结果表明能达到100%的面额识别率。对于港币、欧元测试结果也同样理想。 该算法的优点在于简单、方便，易于计算，因此处理速度非常快。如果
6、纸币残缺或缺角情况较为严重时，前期的预处理会拒识，符合人们常识要求；而在残缺或缺角情况不是很严重时，预处理阶段的检测边缘操作可以准确定位出纸币的位置，从而确保计算出的是真实纸币尺寸特征。由此可见，纸币尺寸特征的识别方法具有强的使用性和稳定性。但是该方法有一个固有的局限性即只能用于不同面额尺寸不同的纸币，如美元这样的各而额尺寸相同的纸币无法适用。 3.1.2 图像匹配识别算法 在防伪鉴定仪中针对尺寸特征识别算法的局限性，本文提出了基于区域图像识别的算法。区域图像识别方式主要分两种：一种是图像匹配算法即模板匹配；另一种方法特征识别算法即提取出图像的特征向量，选择适当的分类器（如神经网络分类器）进行
7、识别。本文主要是使用图像匹配算法，它首先将已知的特征图像作为模板，然后计算目标图像与模板相似的相似度。相似性主要是使用相关系数来定量描述，相关系数达到一定要求时即匹配。 币种各面额正反面图像，通过比较我们发现各面额中红色方框区 域图像区别明显，因此使用该区域进行图像匹配识别。具体步骤如卜： （1）建立起不同面额的选定区域图像模板，并对模板进行二值化，如图 3-1 所示； （2）对采集到的纸币图像进行预处理生成标准化图像； （3）在标准化图像中提取尺寸大于等于模板的特定的区域图像作为目标块，并对其二值化，以突显有效信息，如图 3-1 为目标块与模板大小示意； （4）模板与目标的匹配方法是以两图的
8、某一点对齐，并计算出对齐部分的相关系数，然后再按照一定方向移动步长计算，直到对全图搜索完毕，最后把最大的相关系数作为匹配值。按该方式逐个匹配不同面额模板算出匹配值。 （5）比较所有面额的匹配值，判断最大的匹配值与给定阀值大小，如小于该阀值则拒识；如大于该阀值则最大匹配值的模板所对应的面额即为目标的面额。 上述构成了图像匹配识别算法。为了提高算法速度，也可采用图像投影特征匹配的面额识别算法。 因此综合考虑到防伪鉴别仪的实用性和效率性，在我们实际应用中，对尺寸不同的纸币使用尺寸特征识别法，对尺寸相同的纸币使用图像匹配法。 3.2 纸币光谱图像识别 在防伪鉴别仪应用中，纸币今入检测系统的方向有 4
9、种可能，：正上、正下、反上、反下。 传统的纸币检测系统中面向识别是利用磁信号的分布来实现的。磁信号是磁头采集纸币冠字号油墨的磁性特征来鉴别真伪，它在不同面向中分布不同，根据边磁出现在左边还是右边来确定出纸币是正面还是反面，再根据边磁信号相对于纸币而言出现的早晚区分出左右方向，进而确定出纸币的方向。该方法简单易于实现，但同样存在如上所述磁性在面额识别中的局限性。 针对传统检测的问题，在纸币图像分析系统中文章采用图像匹配法来识别面向。要使图像匹配法识别算法具有高的精度和速度应遵循以下原则： （1） 尽量选择最少的特征区域区分纸币的四个方向； （2） 特征区域尽量靠近纸币中间以避免残缺或缺角图像缺失的问题； （3） 选择的模板尽量简单，易于计算； （4） 各个方向运算后的相关系数区别大，以便分类识别。 四、结束语 随着高新技术的普及和完善，假、钞制作技术也逐步提高，造假的花样让人防不胜防。因此，打假工作任重道远。在验钞识别技术上还必须解决一个难题，就是验钞技术应更侧重于纸币在红外、紫外及多光谱下的光谱图像的数据量化表现方式。因此，要加强对鉴伪新技术的研究和开发应用。
