CN103679700B - 票据图像倒置检测*** - Google Patents

Abstract

本发明为票据图像倒置检测***，解决已有校正支票的倒置定位的***检测效率较低，运算量较大的问题。***由票据图像采集单元，票据倒置检测单元，倒置票据校正单元组成，票据图像采集单元通过图像扫描工具扫描票据，得到票据彩色图像，票据倒置检测单元通过计算机将送入计算机的票据彩色图像进行处理，判断票据图像是否倒置,也即票据是否送反，倒置票据校正单元的功能是如果在票据倒置检测单元检测到票据彩色图像倒置，也即票据送反，则通过计算机对倒置票据进行倒置校正，如果没有送反，则处理完成。

Description

票据图像倒置检测***

技术领域：

本发明涉及图像处理领域，具体涉及票据处理中的票据图像倒置检测***。

背景技术：

随着银行金融业务的增多，票据种类、数量剧增，票据的批量自动化处理技术应运而生，而自动检测票据投递方向是否送反是实现批量票据智能处理技术的关键，目前主要面临以下三个问题：

1）用户操作的随意性导致票据投入方向不正确

2）当前票据智能处理终端机不能自动判断用户投递票据方向是否送反，要求用户投递票据时保证方向正确

3）如果票据投递方向不满足要求，则吐出票据，要求用户手动旋转方向后再投递，降低了票据处理效率及用户操作体验

为了减少人工整理票据的时间以及偶尔的失误，提升批量票据处理的效率，急需解决以上问题。票据图像倒置检测是解决上述问题的非常关键的一个环节。

在证件图像倒置检测校正的方法 (CN101655981)中公开了一种证件图像倒置检测校正的方法，包括：1)利用图像采集工具获取证件彩色图像；2)按照一定比例因子缩小证件图像；3)将证件图像RGB色彩空间转换成HIS色彩空间；4)利用人脸肤色约束条件将HIS图像转换成二值图像；5)将二值图像进行中值滤波，得到只剩下人脸部分的二值图像；6)根据人脸部分二值图像将人脸部分图像切割出来；7)利用RGB边缘提取法，得到人脸边缘二值图像；8)利用水平投影统计检测证件倒置。本发明证件图像倒置检测校正方法在保持图像人脸轮廓信息不变的情况下将图像缩小，从而参与人脸肤色定位和图像的轮廓提取操作的像素大大减少，不仅提高了算法效率，还保证了算法检测的准确性高、鲁棒性强和可靠性高，但是该方法是针对证件的特有特性通过人脸上下部分的特性区别进行倒置检测，并不适用于票据的倒置检测。

在Systems for mobile image capture and processing of checks(US7778457)公开了一种图像中校正支票的倒置定位的***和方法，通过将来自原始图像的MICR置信与来自180度旋转图像的MICR置信相比较确定是否倒置，该种方法无论倒置与否都需要对原始图像和180度旋转后的图像计算MICR置信，然后对比，效率较低，运算量较大。

发明内容：

本发明的目的是提供一种检测效率高的票据图像倒置检测***。

本发明是这样实现的：

1、票据图像倒置检测***，其特征在于由票据图像采集单元，票据倒置检测单元，倒置票据校正单元组成，票据图像采集单元通过图像扫描工具扫描票据，得到票据彩色图像，

票据倒置检测单元通过计算机将送入计算机的票据彩色图像进行处理，判断票据图像是否倒置,也即票据是否送反，

倒置票据校正单元的功能是如果在票据倒置检测单元检测到票据彩色图像倒置，也即票据送反，则通过计算机对倒置票据进行倒置校正，如果没有送反，则处理完成，

票据倒置检测单元的检测步骤为：

（1）将票据彩色图像由RGB颜色空间变换到灰度空间，得到票据灰度图像：

是变量，用i表示票据彩色图像中某点的横坐标位置，j表示票据彩色图像中某点的纵坐标位置，表示水平位置为i，垂直位置为j像素点处的RGB颜色空间的红色(R)分量值，表示水平位置为i，垂直位置为j像素点处的RGB颜色空间的绿色(G)分量值，表示水平位置为i，垂直位置为j像素点处的RGB颜色空间的蓝色(B)分量值，表示灰度空间水平位置为i，垂直位置为j像素点处的值，彩色空间变换为灰度空间的方法为：

,, (1)

其中，W为彩色图像的宽度，H为彩色图像的高度，；

（2）依据票据灰度图像的宽高比值，规整化票据灰度图像，

对票据灰度图像，计算票据灰度图像的宽高比值，用r表示票据灰度图像的宽高比值，计算方法为：

(2)

根据票据灰度图像的宽高比值，进行票据灰度图像规整化，规整化后票据灰度图像的宽高为：

(3-1)

(3-2)

W′为规整化后票据灰度图像的宽度，H′为规整化后票据灰度图像的高度，

在得到规整化后票据灰度图像的宽高后，进行票据灰度图像的规整化，票据灰度图像的规整化采用opencv里的cvResize线性变换方法，用表示规整化后的票据灰度图像水平位置为i，垂直位置为j像素点处的值,

（3）对规整后票据灰度图像进行阈值分割，得到票据二值图像：

用表示票据二值图像水平位置为i，垂直位置为j像素点处的值，具体计算方法为：

,, (4)

其中，th为分割阈值，的选取要使得票据灰度图像的黑色字体和表格信息凸现出来，而去除其他信息的干扰，当时，为提取到的前景目标点,

上述分割阈值为具体的数值50或60，或者通过自适应阈值计算方法或OSTU阈值计算方法得到，

（4）计算票据二值图像中位置居中且上下对称的两个区域的前景目标点数：

用m表示票据二值图像中水平从到，垂直从30到74区域内前景目标点数，也即为255的点数，计算方法为：

(5-1)

用n表示票据二值图像中水平从到，垂直从385到429区域内前景目标点数，也即为255的点数，计算方法为：

(5-2)

用表示票据二值图像中水平从到，垂直从385到429区域的宽度，其中，，

（5）计算票据二值图象中位置基于票据二值图像中心点对称的右上和左下的两个区域的前景目标点数：

用p表示票据二值图像中水平从0.85W′到0.95W′，垂直从30到69区域内前景目标点数，也即为255的点数，计算方法为：

(6-1)

用q表示票据二值图像中水平从0.05W′到0.15W′，垂直从390到429区域内前景目标点数，也即为255的点数，计算方法为：

(6-2)

用表示票据二值图像中水平从0.85W′到0.95W′，垂直从30到70区域的宽度，其中，，

（6）确定票据图像是否倒置：

在得出票据二值图像中位置居中且上下对称的两个区域的前景目标点数和票据二值图象中位置基于票据二值图像中心点对称的右上和左下的两个区域的前景目标点数后，计算倒置系数，倒置系数v的计算方法为:

(7)

其中，，

当时，表示票据二值图像倒置，也即票据送反，

倒置票据校正单元在票据倒置检测单元检测到票据彩色图像倒置，也即票据送反，则通过计算机对倒置票据进行倒置校正，如果没有送反，则处理完成，

对倒置票据进行倒置校正的方法为：

票据倒置校正后的校正彩色图像的宽度与票据彩色图像的宽度相同，票据倒置校正后的校正彩色图像的高度与票据彩色图像的高度相同，用表示票据倒置校正后彩色图像水平第i个像素点，垂直第j个像素点的值，先做初始化，，,，票据彩色图像位置处对应的像素值Y″[i，j]在逆时针旋转180度后，在校正彩色图像中变到处，校正彩色图像对应的像素值R′[i，j]的计算公式为：

(8)

即，校正彩色图像R′[i，j]水平第i个像素点，垂直第j个像素点的值为票据彩色图像水平第W-i个像素点，垂直第H-j个像素点的值。

本发明提供的方法充分利用了票据本身的特征，原理简单，计算量小，利用扫描图像正确检测出票据投递方向是否送反，如果送反则在图像处理过程中自动旋转扫描图像180度，无需人工操作，用于解决在批量票据自动化处理过程中因票据投递方向错误而导致的扫描影像出现上下倒置现象，减少人工整理票据的时间以及偶尔的失误，提升批量票据处理的效率。

附图说明：

图1是本发明的票据图像倒置检测方法***结构图；

图2是本发明的票据图像倒置检测方法流程图。

具体实施方式：

本发明提供了一种票据图像倒置检测***，该***结构框图如图1所示，票据图像采集单元，票据倒置检测单元，倒置票据校正单元。

本发明中提到的票据均指银行业务中用到的撕掉存根的票据，是长方形形状的。

票据图像采集单元的主要功能是通过通用的图像扫描工具扫描票据，得到票据彩色图像。

票据倒置检测单元的主要功能是通过计算机将送入计算机的票据彩色图像进行处理，判断票据图像是否倒置,也即票据是否送反，具体为：

（1）将票据彩色图像由RGB颜色空间变换到灰度空间，得到票据灰度图像：

是变量，用i表示票据彩色图像中某点的横坐标位置，j表示票据彩色图像中某点的纵坐标位置，表示水平位置为i，垂直位置为j像素点处的RGB颜色空间的红色(R)分量值，表示水平位置为i，垂直位置为j像素点处的RGB颜色空间的绿色(G)分量值，表示水平位置为i，垂直位置为j像素点处的RGB颜色空间的蓝色(B)分量值，表示灰度空间水平位置为i，垂直位置为j像素点处的值，彩色空间变换为灰度空间的方法为：

,, (1)

其中，W为彩色图像的宽度，H为彩色图像的高度，；

（2）依据票据灰度图像的宽高比值，规整化票据灰度图像，

对票据灰度图像，计算票据灰度图像的宽高比值，用r表示票据灰度图像的宽高比值，计算方法为：

(2)

根据票据灰度图像的宽高比值，进行票据灰度图像规整化，规整化后票据灰度图像的宽高为：

(3-1)

(3-2)

W′为规整化后票据灰度图像的宽度，H′为规整化后票据灰度图像的高度，

在得到规整化后票据灰度图像的宽高后，进行票据灰度图像的规整化，票据灰度图像的规整化采用opencv里的cvResize线性变换方法，用表示规整化后的票据灰度图像水平位置为i，垂直位置为j像素点处的值,

（3）对规整后票据灰度图像进行阈值分割，得到票据二值图像：

用表示票据二值图像水平位置为i，垂直位置为j像素点处的值，具体计算方法为：

,, (4)

其中，th为分割阈值，的选取要使得票据灰度图像的黑色字体和表格信息凸现出来，而去除其他信息的干扰，当时，为提取到的前景目标点,

上述分割阈值为具体的数值50或60，或者通过自适应阈值计算方法或OSTU阈值计算方法得到，

（4）计算票据二值图像中位置居中且上下对称的两个区域的前景目标点数：

用m表示票据二值图像中水平从到，垂直从30到74区域内前景目标点数，也即为255的点数，计算方法为：

(5-1)

用n表示票据二值图像中水平从到，垂直从385到429区域内前景目标点数，也即为255的点数，计算方法为：

(5-2)

用表示票据二值图像中水平从到，垂直从385到429区域的宽度，其中，，

（5）计算票据二值图象中位置基于票据二值图像中心点对称的右上和左下的两个区域的前景目标点数：

用p表示票据二值图像中水平从0.85W′到0.95W′，垂直从30到69区域内前景目标点数，也即为255的点数，计算方法为：

(6-1)

用q表示票据二值图像中水平从0.05W′到0.15W′，垂直从390到429区域内前景目标点数，也即为255的点数，计算方法为：

(6-2)

用表示票据二值图像中水平从0.85W′到0.95W′，垂直从30到70区域的宽度，其中，，

（1）确定票据图像是否倒置：

在得出票据二值图像中位置居中且上下对称的两个区域的前景目标点数和票据二值图象中位置基于票据二值图像中心点对称的右上和左下的两个区域的前景目标点数后，计算倒置系数，倒置系数v的计算方法为:

(7)

其中，，

当时，表示票据二值图像倒置，也即票据送反，

倒置票据校正单元在票据倒置检测单元检测到票据彩色图像倒置，也即票据送反，则通过计算机对倒置票据进行倒置校正，如果没有送反，则处理完成，

对倒置票据进行倒置校正的方法为：

票据倒置校正后的校正彩色图像的宽度与票据彩色图像的宽度相同，票据倒置校正后的校正彩色图像的高度与票据彩色图像的高度相同，用表示票据倒置校正后彩色图像水平第i个像素点，垂直第j个像素点的值，先做初始化，，,，票据彩色图像位置处对应的像素值Y″[i，j]在逆时针旋转180度后，在校正彩色图像中变到处，校正彩色图像对应的像素值R′[i，j]的计算公式为：

(8)

即，校正彩色图像R′[i，j]水平第i个像素点，垂直第j个像素点的值为票据彩色图像水平第W-i个像素点，垂直第H-j个像素点的值。

Claims (1)

1.票据图像倒置检测***，其特征在于由票据图像采集单元，票据倒置检测单元，倒置票据校正单元组成，票据图像采集单元通过图像扫描工具扫描票据，得到票据彩色图像，

票据倒置检测单元通过计算机将送入计算机的票据彩色图像进行处理，判断票据图像是否倒置,也即票据是否送反，

倒置票据校正单元的功能是如果在票据倒置检测单元检测到票据彩色图像倒置，也即票据送反，则通过计算机对倒置票据进行倒置校正，如果没有送反，则处理完成，

票据倒置检测单元的检测步骤为：

（1）将票据彩色图像由RGB颜色空间变换到灰度空间，得到票据灰度图像：

是变量，用i表示票据彩色图像中某点的横坐标位置，j表示票据彩色图像中某点的纵坐标位置，表示水平位置为i，垂直位置为j像素点处的RGB颜色空间的红色(R)分量值，表示水平位置为i，垂直位置为j像素点处的RGB颜色空间的绿色(G)分量值，表示水平位置为i，垂直位置为j像素点处的RGB颜色空间的蓝色(B)分量值，表示灰度空间水平位置为i，垂直位置为j像素点处的值，彩色空间变换为灰度空间的方法为：

,, (1)

其中，W为彩色图像的宽度，H为彩色图像的高度，；

（2）依据票据灰度图像的宽高比值，规整化票据灰度图像，

对票据灰度图像，计算票据灰度图像的宽高比值，用r表示票据灰度图像的宽高比值，计算方法为：

(2)

根据票据灰度图像的宽高比值，进行票据灰度图像规整化，规整化后票据灰度图像的宽高为：

(3-1)

(3-2)

W′为规整化后票据灰度图像的宽度，H′为规整化后票据灰度图像的高度，

在得到规整化后票据灰度图像的宽高后，进行票据灰度图像的规整化，票据灰度图像的规整化采用opencv里的cvResize线性变换方法，用表示规整化后的票据灰度图像水平位置为i，垂直位置为j像素点处的值,

（3）对规整后票据灰度图像进行阈值分割，得到票据二值图像：

用表示票据二值图像水平位置为i，垂直位置为j像素点处的值，具体计算方法为：

,, (4)

其中，th为分割阈值，的选取要使得票据灰度图像的黑色字体和表格信息凸现出来，而去除其他信息的干扰，当时，为提取到的前景目标点,

上述分割阈值为具体的数值50或60，或者通过自适应阈值计算方法或OSTU阈值计算方法得到，

（4）计算票据二值图像中位置居中且上下对称的两个区域的前景目标点数：

用m表示票据二值图像中水平从到，垂直从30到74区域内前景目标点数，也即为255的点数，计算方法为：

(5-1)

用n表示票据二值图像中水平从到，垂直从385到429区域内前景目标点数，也即为255的点数，计算方法为：

(5-2)

用表示票据二值图像中水平从到，垂直从385到429区域的宽度，其中，，

（5）计算票据二值图象中位置基于票据二值图像中心点对称的右上和左下的两个区域的前景目标点数：

用p表示票据二值图像中水平从0.85W′到0.95W′，垂直从30到69区域内前景目标点数，也即为255的点数，计算方法为：

(6-1)

用q表示票据二值图像中水平从0.05W′到0.15W′，垂直从390到429区域内前景目标点数，也即为255的点数，计算方法为：

(6-2)

用表示票据二值图像中水平从0.85W′到0.95W′，垂直从30到70区域的宽度，其中，，

（6）确定票据图像是否倒置：

在得出票据二值图像中位置居中且上下对称的两个区域的前景目标点数和票据二值图象中位置基于票据二值图像中心点对称的右上和左下的两个区域的前景目标点数后，计算倒置系数，倒置系数v的计算方法为：

(7)

其中，，

当时，表示票据二值图像倒置，也即票据送反，

倒置票据校正单元在票据倒置检测单元检测到票据彩色图像倒置，也即票据送反，则通过计算机对倒置票据进行倒置校正，如果没有送反，则处理完成，

对倒置票据进行倒置校正的方法为：

票据倒置校正后的校正彩色图像的宽度与票据彩色图像的宽度相同，票据倒置校正后的校正彩色图像的高度与票据彩色图像的高度相同，用表示票据倒置校正后彩色图像水平第i个像素点，垂直第j个像素点的值，先做初始化，，,，票据彩色图像位置处对应的像素值Y″[i，j]在逆时针旋转180度后，在校正彩色图像中变到处，校正彩色图像对应的像素值R′[i，j]的计算公式为：

R′[i,j]=Y″[W-i,H-j] (8)

即，校正彩色图像R′[i，j]水平第i个像素点，垂直第j个像素点的值为票据彩色图像水平第W-i个像素点，垂直第H-j个像素点的值。