CN108573477A - 消除图像摩尔纹的方法、***及终端设备 - Google Patents

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Abstract

本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种消除图像摩尔纹的方法，包括：获取最优分辨率和预设的标准分辨率；其中，所述最优分辨率为符合预设的摩尔纹抑制条件的图像采集分辨率，所述标准分辨率为图像输出分辨率；采用所述最优分辨率采集纸币图像；对所述纸币图像进行插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。本发明可以提高输出纸币图像的质量，减小摩尔纹对输出纸币图像质量的影响，提高后续纸币识别的精确度。

Description

消除图像摩尔纹的方法、***及终端设备
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种消除图像摩尔纹的方法、***及终端设备。
背景技术
摩尔纹是数码照相机或者扫描仪等设备上的感光元件出现的高频干扰，会使图片出现彩色的高频条纹。目前，在终端设备的纸币识别部分需要使用统一分辨率进行识别，因此现有技术中的终端设备一般采用与其纸币识别部分采用的纸币识别算法所对应的统一分辨率采集纸币图像，该统一分辨率一般为100*100DPI。然而，根据纸币图像采集分辨率对比发现，在该统一分辨率下采集到的图像数据的摩尔纹较严重，影响了后续纸币识别的精确度。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种消除图像摩尔纹的方法、***及终端设备，以解决上述采用与终端设备中的纸币识别算法所对应的统一分辨率采集到的纸币图像数据摩尔纹较严重，影响了后续纸币识别精确度的问题。
本发明的第一方面提供了一种消除图像摩尔纹的方法，包括：
获取最优分辨率和预设的标准分辨率；其中，所述最优分辨率为符合预设的摩尔纹抑制条件的图像采集分辨率，所述标准分辨率为图像输出分辨率；
采用所述最优分辨率采集纸币图像；
对所述纸币图像进行插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。
在上述技术方案的基础上，所述获取最优分辨率包括：
获取纸币的多种分辨率图像；
分析多种分辨率图像的失真程度；
根据多种分辨率图像的失真程度以及各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度确定所述最优分辨率。
在上述技术方案的基础上，所述根据多种分辨率图像的失真程度以及各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度确定所述最优分辨率包括：
比较所述多种分辨率图像的失真程度的大小；
比较各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度的大小；
选择失真程度小且运算算法的时间复杂度小的图像所对应的分辨率作为最优分辨率。
在上述技术方案的基础上，所述对所述纸币图像进行插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出具体包括：
对所述纸币图像进行双线性插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。
本发明第二方面提供了一种消除图像摩尔纹的***，包括：
获取单元，用于获取最优分辨率和预设的标准分辨率；其中，所述最优分辨率为符合预设的摩尔纹抑制条件的图像采集分辨率，所述标准分辨率为图像输出分辨率；
图像采集单元，用于采用所述最优分辨率采集纸币图像；
插值运算单元，用于对所述纸币图像进行插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。
在上述技术方案的基础上，所述获取单元具体包括：
摄像单元，用于获取纸币的多种分辨率图像；
分析单元，用于分析多种分辨率图像的失真程度；
选择单元，用于根据多种分辨率图像的失真程度以及各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度确定所述最优分辨率。
在上述技术方案的基础上，所述选择单元包括：
失真程度比较单元，用于比较所述多种分辨率图像的失真程度的大小；
时间复杂度比较单元，用于比较各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度的大小；
最优分辨率确定单元，用于选择失真程度小且运算算法的时间复杂度小的图像所对应的分辨率作为最优分辨率。
在上述技术方案的基础上，所述插值运算单元具体用于：
对所述纸币图像进行双线性插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。
本发明第三方面提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面任一项所述方法的步骤。
本发明第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面任一项所述方法的步骤。
本发明的有益效果是：
本发明由于首先获取最优分辨率和预设的标准分辨率；其中，所述最优分辨率为符合预设的摩尔纹抑制条件的图像采集分辨率，所述标准分辨率为图像输出分辨率；然后采用所述最优分辨率采集纸币图像；再对所述纸币图像进行插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出，从而可以提高输出的纸币图像的质量，减小摩尔纹对输出的纸币图像质量的影响，提高后续纸币识别的精确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的消除图像摩尔纹的方法的实现流程示意图；
图2是本发明实施例提供的消除图像摩尔纹的***的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
图1示出了本发明实施例提供的消除图像摩尔纹的方法的实现流程，在图1所示实施例中，流程的执行主体为本发明中的终端设备。该方法的实现流程详述如下：
步骤S101，获取最优分辨率和预设的标准分辨率；其中，所述最优分辨率为符合预设的摩尔纹抑制条件的图像采集分辨率，所述标准分辨率为图像输出分辨率。其中，所述图像输出分辨率也是终端设备中纸币识别算法所对应识别的图像分辨率。
其中，所述预设的摩尔纹抑制条件是指采用该条件限制的分辨率采集到的纸币图像的摩尔纹轻重程度低于预设的摩尔纹轻重程度阈值。
在本实施例中，所述获取最优分辨率具体包括：
获取纸币的多种分辨率图像；
分析多种分辨率图像的失真程度；
根据多种分辨率图像的失真程度以及各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度确定所述最优分辨率。
在本实施例中，所述获取纸币的多种分辨图像包括获取终端设备上图像传感器采集到的不同币种面值的纸币，分别采集到的多种分辨率的图像。例如，在一具体实现示例中，所述多种分辨图像可包括所述图像传感器采集到的分辨率为：200*200DPI、200*150DPI、100*100DPI以及100*200DPI的纸币图像。
在本实施例中，采用不同的分辨率采集到的纸币图像的失真程度，即摩尔纹的轻重程度会不一样。例如，在一具体实现示例中，根据纸币采集分辨率对比发现，采用100*100DPI分辨率采集的纸币图像的摩尔纹严重，采用200*150DPI分辨率和100*200分辨率采集的纸币图像的摩尔纹消失。
在本实施例中，通过分析纸币图像上摩尔纹的轻重程度来确定纸币图像的失真程度。其中，纸币图像的失真程度与摩尔纹的轻重程度成正比，失真程度越大，摩尔纹越重。
在本实施例中，所述根据多种分辨率图像的失真程度以及各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度确定所述最优分辨率包括：
比较所述多种分辨率图像的失真程度的大小；
比较各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度的大小；
选择失真程度小且运算算法的时间复杂度小的图像所对应的分辨率作为最优分辨率。
其中，所述运算算法具体是指将图像由当前分辨率转换为标准分辨率的运算算法。所述运算算法的时间复杂度是指所述运算算法的执行时间，即所述运算算法中每条语句的执行时间总和。在本实施例中，所述选择失真程度小且运算算法的时间复杂度小的图像所对应的分辨率作为最优分辨率具体包括：
从所述多种分辨率图像中选取失真程度小于预设阈值的至少一个分辨率图像；
然后在从所述至少一个分辨率图像中选择运算算法的时间复杂度最小的分辨率图像，将该分辨率图像的分辨率作为最优分辨率。
例如，在一具体实施例中，200*150分辨率和100*200分辨率的图像的失真程度均小于预设阈值，经过评估100*200分辨率的图像对应的运算算法的时间复杂度较小，那么选择100*200分辨率作为最优分辨率。
步骤S102，采用所述最优分辨率采集纸币图像。
在本实施例中，采用上述选择的最优分辨率作为图像采集分辨率来采集纸币图像，这样可以保证采集到的纸币图像的摩尔纹最少，且可缩小后续运算算法实现图像分辨率转换的运算时间。
步骤S103，对所述纸币图像进行插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。
在本实施例中，步骤S103具体包括：
对所述纸币图像进行双线性插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。
在本实施例中，由终端设备提取自身存储的双线性插值运算函数，采用所述双线性插值运算函数对所述纸币图像进行双线性插值运算，以将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。优选的，在一具体实现示例中，所述最优分辨率为100*200DPI，所述标准分辨率为100*100DPI，在将纸币图像从最优分辨率转换为标准分辨率时，只需将纸币图像纵向缩小两倍。
由于本实施例中，是采用最优分辨率采集纸币图像，后续在通过插值运算将纸币图像由最优分辨率转换为标准分辨率，以方便后续验钞算法对纸币进行识别，这样可以减少纸币图像采集时产生的摩尔纹，提高最终输出至验钞部的纸币图像的质量。
需要说明的是，上述双线性插值运算方式仅仅为本发明例举的一较佳实现示例，并不用于限制本发明，在其他实现示例中，还可以采用其他图像插值运算方法，例如：相邻近插值算法、立方卷积插值算法等均在本发明保护范围之内。
以上可以看出，本实施例提供的消除图像摩尔纹的方法由于首先获取最优分辨率和预设的标准分辨率；其中，所述最优分辨率为符合预设的摩尔纹抑制条件的图像采集分辨率，所述标准分辨率为图像输出分辨率；然后采用所述最优分辨率采集纸币图像；再对所述纸币图像进行插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出，从而可以提高输出的纸币图像的质量，减小摩尔纹对输出的纸币图像质量的影响，提高后续纸币识别的精确度。
图2是本发明实施例提供的消除图像摩尔纹***的结构示意图。为了便于说明仅仅示出了与本实施例相关的部分。
参见图2所示，本实施例提供的消除图像摩尔纹***包括：
获取单元21，用于获取最优分辨率和预设的标准分辨率；其中，所述最优分辨率为符合预设的摩尔纹抑制条件的图像采集分辨率，所述标准分辨率为图像输出分辨率；
图像采集单元22，用于采用所述最优分辨率采集纸币图像；
插值运算单元23，用于对所述纸币图像进行插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。
可选的，所述获取单元21具体包括：
摄像单元211，用于获取纸币的多种分辨率图像；
分析单元212，用于分析多种分辨率图像的失真程度；
选择单元213，用于根据多种分辨率图像的失真程度以及各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度确定所述最优分辨率。
可选的，所述选择单元213包括：
失真程度比较单元2131，用于比较所述多种分辨率图像的失真程度的大小；
时间复杂度比较单元2132，用于比较各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度的大小；
最优分辨率确定单元2133，用于选择失真程度小且运算算法的时间复杂度小的图像所对应的分辨率作为最优分辨率。
可选的，所述插值运算单元23具体用于：
对所述纸币图像进行双线性插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。
需要说明的是，本发明实施例提供的上述***的各个单元，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明方法实施例相同，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
以上可以看出，本实施例提供的消除图像摩尔纹的***同样由于首先获取最优分辨率和预设的标准分辨率；其中，所述最优分辨率为符合预设的摩尔纹抑制条件的图像采集分辨率，所述标准分辨率为图像输出分辨率；然后采用所述最优分辨率采集纸币图像；再对所述纸币图像进行插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出，从而可以提高输出的纸币图像的质量，减小摩尔纹对输出的纸币图像质量的影响，提高后续纸币识别的精确度。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
图3是本发明实施例提供的终端设备的示意图。如图3所示，该实施例的装置包括：处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序32。所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各个方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S103。或者，所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各装置实施例中各单元的功能，例如图2所示模块21至23的功能。
示例性的，所述计算机程序32可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器31中，并由所述处理器30执行，以完成本发明。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序32在所述装置中的执行过程。例如，所述计算机程序32可以被分割成获取单元21、图像采集单元22以及插值运算单元23，各单元具体功能如下：
获取单元21，用于获取最优分辨率和预设的标准分辨率；其中，所述最优分辨率为符合预设的摩尔纹抑制条件的图像采集分辨率，所述标准分辨率为图像输出分辨率；
图像采集单元22，用于采用所述最优分辨率采集纸币图像；
插值运算单元23，用于对所述纸币图像进行插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。
所述终端设备3可以是自助金融终端、验钞设备、桌上型计算机、笔记本及掌上电脑等计算设备。所述终端设备3可包括，但不仅限于，处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是装置的示例，并不构成对终端设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器30可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器31可以是所述装置的内部存储单元，例如装置的硬盘或内存。所述存储器31也可以是所述装置的外部存储设备，例如所述装置上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器31还可以既包括所述装置的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种消除图像摩尔纹的方法，其特征在于，包括：
获取最优分辨率和预设的标准分辨率；其中，所述最优分辨率为符合预设的摩尔纹抑制条件的图像采集分辨率，所述标准分辨率为图像输出分辨率；
采用所述最优分辨率采集纸币图像；
对所述纸币图像进行插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。
2.如权利要求1所述的消除图像摩尔纹的方法，其特征在于，所述获取最优分辨率包括：
获取纸币的多种分辨率图像；
分析多种分辨率图像的失真程度；
根据多种分辨率图像的失真程度以及各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度确定所述最优分辨率。
3.如权利要求2所述的消除图像摩尔纹的方法，其特征在于，所述根据多种分辨率图像的失真程度以及各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度确定所述最优分辨率包括：
比较所述多种分辨率图像的失真程度的大小；
比较各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度的大小；
选择失真程度小且运算算法的时间复杂度小的图像所对应的分辨率作为最优分辨率。
4.如权利要求1所述的消除图像摩尔纹的方法，其特征在于，所述对所述纸币图像进行插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出具体包括：
对所述纸币图像进行双线性插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。
5.一种消除图像摩尔纹的***，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取最优分辨率和预设的标准分辨率；其中，所述最优分辨率为符合预设的摩尔纹抑制条件的图像采集分辨率，所述标准分辨率为图像输出分辨率；
图像采集单元，用于采用所述最优分辨率采集纸币图像；
插值运算单元，用于对所述纸币图像进行插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。
6.如权利要求5所述的消除图像摩尔纹的***，其特征在于，所述获取单元具体包括：
摄像单元，用于获取纸币的多种分辨率图像；
分析单元，用于分析多种分辨率图像的失真程度；
选择单元，用于根据多种分辨率图像的失真程度以及各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度确定所述最优分辨率。
7.如权利要求6所述的消除图像摩尔纹的***，其特征在于，所述选择单元包括：
失真程度比较单元，用于比较所述多种分辨率图像的失真程度的大小；
时间复杂度比较单元，用于比较各种分辨率图像所对应的运算算法的时间复杂度的大小；
最优分辨率确定单元，用于选择失真程度小且运算算法的时间复杂度小的图像所对应的分辨率作为最优分辨率。
8.如权利要求6所述的消除图像摩尔纹的***，其特征在于，所述插值运算单元具体用于：
对所述纸币图像进行双线性插值运算，将所述纸币图像由所述最优分辨率转换为所述标准分辨率后输出。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。
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