基于圖像分割的人民幣殘缺檢測算法：技術(shù)演進(jìn)與應(yīng)用探索一、引言1.1研究背景與意義1.1.1人民幣流通現(xiàn)狀與殘缺問題人民幣作為我國的法定貨幣，在經(jīng)濟活動中扮演著至關(guān)重要的角色，廣泛流通于社會的各個角落。從繁華都市的大型商場到偏遠(yuǎn)鄉(xiāng)村的小賣部，從日常的購物消費到各類金融交易，人民幣的身影無處不在。隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和人們生活水平的提高，貨幣的使用頻率和流通量急劇增加。據(jù)中國人民銀行發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，近年來我國現(xiàn)金投放量持續(xù)增長，這使得人民幣在流通中面臨著更高的損耗風(fēng)險。在長期的流通使用過程中，人民幣不可避免地會出現(xiàn)污損、殘缺等現(xiàn)象。人們在日常交易中頻繁地觸摸、傳遞紙幣，導(dǎo)致其表面磨損、臟污。一些紙幣可能會被不小心撕裂、折疊過度而損壞，還有部分紙幣因保存不當(dāng)，受到潮濕、霉變、火燒等因素影響而殘缺。在農(nóng)貿(mào)市場，小商販們頻繁收付現(xiàn)金，紙幣在這種環(huán)境下極易沾染污漬、被揉皺；在一些金融機構(gòu)，大量的現(xiàn)金收付業(yè)務(wù)使得工作人員難以對每一張紙幣的完整度進(jìn)行細(xì)致檢查，這也導(dǎo)致了一些殘損幣繼續(xù)在市場上流通。這些污損、殘缺的人民幣不僅影響了貨幣的美觀和整潔度，更對金融業(yè)務(wù)和貨幣管理帶來了諸多負(fù)面影響。從金融業(yè)務(wù)角度來看，殘損幣可能會導(dǎo)致自動取款機、點鈔機等金融設(shè)備故障，影響業(yè)務(wù)的正常進(jìn)行。當(dāng)殘損幣進(jìn)入自動取款機時，可能會因為無法被設(shè)備準(zhǔn)確識別而導(dǎo)致取款失敗，給用戶帶來不便；在點鈔過程中，殘損幣容易卡住點鈔機，降低點鈔效率，增加工作人員的勞動強度。從貨幣管理層面而言，殘損幣的存在不利于準(zhǔn)確統(tǒng)計貨幣發(fā)行量和流通量，影響貨幣政策的制定和實施。大量殘損幣在市場上流通，會干擾對貨幣實際流通狀況的判斷，使得貨幣管理部門難以精準(zhǔn)把握市場上的貨幣需求，從而影響貨幣政策的有效性。因此，及時、準(zhǔn)確地檢測出殘缺人民幣，對于維護(hù)金融秩序穩(wěn)定、保障貨幣正常流通具有重要意義。1.1.2圖像分割技術(shù)在貨幣檢測領(lǐng)域的重要性圖像分割技術(shù)作為計算機視覺和圖像處理領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，為人民幣殘缺檢測提供了強有力的支持，在貨幣檢測領(lǐng)域具有舉足輕重的地位。它能夠?qū)D像中的不同區(qū)域按照特定的特征進(jìn)行劃分，使得人民幣圖像中的正常部分和殘缺部分得以清晰區(qū)分，為后續(xù)的殘缺檢測和分析提供了精確的圖像基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的人民幣殘缺檢測方法往往依賴人工肉眼判斷，這種方式不僅效率低下，而且容易受到主觀因素的影響，準(zhǔn)確性難以保證。在金融機構(gòu)的日?，F(xiàn)金處理工作中，人工檢測殘損幣需要耗費大量的時間和人力，工作人員長時間重復(fù)工作容易產(chǎn)生疲勞，從而導(dǎo)致誤判和漏判的情況發(fā)生。而圖像分割技術(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)了人民幣殘缺檢測的自動化和智能化，大大提高了檢測效率和準(zhǔn)確性。通過圖像分割算法，可以快速對大量的人民幣圖像進(jìn)行處理，在短時間內(nèi)準(zhǔn)確識別出殘缺部位和程度，為金融機構(gòu)的現(xiàn)金處理工作節(jié)省了大量的時間和人力成本。在實際應(yīng)用中，圖像分割技術(shù)能夠準(zhǔn)確提取人民幣圖像中的關(guān)鍵特征，如票面的邊緣、圖案、文字等，從而有效識別出各種類型的殘缺，包括撕裂、缺損、污漬覆蓋等。對于撕裂的人民幣，圖像分割技術(shù)可以精確檢測出撕裂的位置和長度；對于缺損的部分，能夠準(zhǔn)確計算出缺損的面積和形狀。這使得金融機構(gòu)和貨幣管理部門能夠根據(jù)檢測結(jié)果，對殘缺人民幣進(jìn)行合理的處理，如兌換、回收和銷毀等，進(jìn)一步提高了貨幣處理的效率和準(zhǔn)確性，維護(hù)了貨幣的正常流通秩序。1.2研究目標(biāo)與創(chuàng)新點1.2.1研究目標(biāo)本研究旨在構(gòu)建一種高效、準(zhǔn)確的基于圖像分割的人民幣殘缺檢測算法，以實現(xiàn)對不同類型殘缺人民幣的精準(zhǔn)識別。具體而言，通過深入研究圖像分割技術(shù)在人民幣圖像分析中的應(yīng)用，結(jié)合先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，開發(fā)出能夠適應(yīng)復(fù)雜多變的人民幣圖像場景的檢測模型。該模型需具備對各種常見殘缺類型，如撕裂、缺損、污漬、火燒、霉變等的準(zhǔn)確判斷能力，能夠精確地定位殘缺部位在人民幣圖像中的位置，并對殘缺的程度進(jìn)行量化評估。在算法性能方面，致力于提高檢測的準(zhǔn)確率和召回率，降低誤檢率和漏檢率，確保在實際應(yīng)用中，能夠快速、穩(wěn)定地處理大量的人民幣圖像數(shù)據(jù)。同時，研究還將注重算法的通用性和可擴展性，使其不僅適用于當(dāng)前流通的人民幣版本，還能在人民幣版本更新或出現(xiàn)新的殘缺類型時，通過適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和優(yōu)化，依然保持良好的檢測性能。通過實現(xiàn)這些目標(biāo)，為金融機構(gòu)、貨幣管理部門等提供一種可靠的人民幣殘缺檢測工具，助力提升貨幣流通管理的效率和質(zhì)量，維護(hù)人民幣的良好形象和正常流通秩序。1.2.2創(chuàng)新點本研究提出一種結(jié)合多特征融合與深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)新檢測方法，以提升算法在復(fù)雜場景下的性能。在特征融合方面，綜合考慮人民幣圖像的顏色、紋理、形狀等多種特征，通過精心設(shè)計的特征提取和融合策略，將不同類型的特征有機結(jié)合起來。傳統(tǒng)的人民幣殘缺檢測方法往往只側(cè)重于某一種或幾種特征，難以全面、準(zhǔn)確地描述人民幣圖像的信息。而本研究通過多特征融合，能夠更豐富、全面地表達(dá)人民幣圖像的特征，為后續(xù)的檢測提供更堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用上，引入先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)，并針對人民幣殘缺檢測的特點進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。CNN在圖像識別和處理領(lǐng)域展現(xiàn)出了強大的能力，但直接應(yīng)用于人民幣殘缺檢測可能無法充分發(fā)揮其優(yōu)勢。本研究通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化參數(shù)設(shè)置、設(shè)計合適的損失函數(shù)等方式，使CNN能夠更好地學(xué)習(xí)人民幣圖像中的殘缺特征，提高檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。此外，還提出一種基于注意力機制的模型訓(xùn)練方法。注意力機制能夠使模型在處理圖像時，自動關(guān)注到與殘缺相關(guān)的關(guān)鍵區(qū)域，而忽略無關(guān)信息，從而進(jìn)一步提升模型對殘缺特征的學(xué)習(xí)能力和檢測性能。這種結(jié)合多特征融合、優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)算法以及注意力機制的創(chuàng)新檢測方法，有望突破傳統(tǒng)方法的局限，在復(fù)雜的實際應(yīng)用場景中，如光照不均、圖像模糊、背景干擾等情況下，依然能夠?qū)崿F(xiàn)對人民幣殘缺的高效、準(zhǔn)確檢測。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1人民幣特征分析2.1.1人民幣票面設(shè)計與特征分布人民幣票面設(shè)計融合了豐富的藝術(shù)元素與文化內(nèi)涵，展現(xiàn)了我國獨特的歷史、文化和自然風(fēng)光。其票面圖案、顏色、文字等設(shè)計元素經(jīng)過精心構(gòu)思與布局，在不同面額上呈現(xiàn)出獨特的分布規(guī)律。以第五套人民幣為例，其票面正面均采用毛澤東頭像為主圖案，展現(xiàn)了偉大領(lǐng)袖的形象，同時也體現(xiàn)了人民幣的權(quán)威性和統(tǒng)一性。在票面背面，不同面額則選取了具有代表性的中國名勝古跡作為圖案。100元背面為人民大會堂，這座宏偉的建筑是中國政治活動的重要場所，象征著國家的權(quán)力和尊嚴(yán)；50元背面是布達(dá)拉宮，其獨特的建筑風(fēng)格和深厚的歷史文化底蘊，代表著中國悠久的歷史和燦爛的文化；20元背面為桂林山水，其秀麗的自然風(fēng)光展現(xiàn)了中國大自然的鬼斧神工；10元背面是長江三峽，以其雄偉壯觀的景色彰顯了中國山河的壯麗。這些圖案不僅具有極高的藝術(shù)價值，還能讓人們在使用人民幣的過程中，對我國的文化和自然景觀有更深入的了解。在顏色設(shè)計方面，第五套人民幣各面額也有明顯的區(qū)分。100元票面主色調(diào)為紅色，紅色在中國文化中象征著喜慶、吉祥和繁榮，代表著國家經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展和人民生活的幸福美滿；50元為綠色，綠色寓意著生機與希望，體現(xiàn)了中國對可持續(xù)發(fā)展的追求；20元為棕色，給人一種穩(wěn)重、樸實的感覺；10元為藍(lán)黑色，展現(xiàn)出深邃、莊重的氣質(zhì)。這些顏色的選擇不僅使不同面額的人民幣在視覺上易于區(qū)分，還通過色彩傳達(dá)了特定的文化內(nèi)涵和情感寓意。人民幣票面文字包括漢字、少數(shù)民族文字以及漢語拼音等。漢字主要用于標(biāo)注面額、發(fā)行銀行名稱、行長印章等重要信息，其字體規(guī)范、清晰，體現(xiàn)了漢字的美感和莊重。少數(shù)民族文字分布在票面背面下方，包括蒙文、藏文、維文和壯文，這體現(xiàn)了我國對少數(shù)民族文化的尊重和保護(hù)，彰顯了我國多民族國家的特色。漢語拼音則用于輔助標(biāo)注一些關(guān)鍵信息，方便國內(nèi)外人士識別和使用。這些文字元素的合理分布，不僅滿足了不同人群的使用需求，也體現(xiàn)了人民幣作為國家名片的文化包容性和國際通用性。2.1.2不同面額人民幣的差異特征不同面額的人民幣在尺寸、圖案細(xì)節(jié)、防偽特征等方面存在顯著差異，這些差異為人民幣的識別和真?zhèn)舞b定提供了重要依據(jù)，同時也為后續(xù)的殘缺檢測算法設(shè)計奠定了基礎(chǔ)。在尺寸方面，各面額人民幣大小不同，且具有一定規(guī)律。以第五套人民幣為例，100元紙幣規(guī)格為長155毫米、寬77毫米；50元紙幣長150毫米、寬70毫米；20元紙幣長145毫米、寬70毫米；10元紙幣長140毫米、寬70毫米；5元紙幣長135毫米、寬63毫米；1元紙幣長130毫米、寬63毫米。這種尺寸上的差異，使得人們在日常使用中可以通過直觀的視覺和觸覺感受進(jìn)行初步區(qū)分，也為基于圖像的檢測算法提供了一個重要的識別特征。在圖像分割和檢測過程中，通過對圖像尺寸的分析，可以初步判斷所處理的人民幣圖像對應(yīng)的面額，從而針對性地進(jìn)行后續(xù)的特征提取和分析。圖案細(xì)節(jié)上，不同面額人民幣也各有特色。除了前面提到的票面背面不同的名勝古跡圖案外，正面的毛澤東頭像在不同面額上也有細(xì)微差別。這些差別體現(xiàn)在頭像的表情、發(fā)型、服飾紋理等細(xì)節(jié)方面，雕刻工藝精湛，線條細(xì)膩，只有通過仔細(xì)觀察才能發(fā)現(xiàn)。票面的裝飾花紋、國徽等圖案在不同面額上也存在差異，這些圖案細(xì)節(jié)豐富多樣，不僅增加了人民幣的藝術(shù)美感，也提高了偽造的難度。在殘缺檢測中，這些圖案細(xì)節(jié)可以作為關(guān)鍵特征進(jìn)行提取和分析。當(dāng)人民幣出現(xiàn)殘缺時，這些圖案的完整性和細(xì)節(jié)特征會發(fā)生變化，通過對比正常圖案細(xì)節(jié)和待檢測圖像中的圖案細(xì)節(jié)，可以準(zhǔn)確判斷殘缺的位置和程度。例如，如果10元人民幣上長江三峽圖案的某個部分缺失或模糊，通過與標(biāo)準(zhǔn)圖案對比，就能確定殘缺的范圍和對圖案的影響程度。防偽特征是不同面額人民幣之間的重要差異點，也是保障人民幣安全流通的關(guān)鍵手段。第五套人民幣采用了多種先進(jìn)的防偽技術(shù)，且不同面額的防偽特征在種類和表現(xiàn)形式上存在一定差異。100元紙幣采用了光變鏤空開窗安全線，垂直票面觀察時，安全線呈品紅色；與票面成一定角度觀察時，安全線呈綠色；透光觀察可見安全線中正反交替排列的鏤空文字“￥100”。50元紙幣則采用了動感光變鏤空開窗安全線，當(dāng)觀察角度由直視變?yōu)樾币晻r，安全線顏色由品紅色變?yōu)榫G色；透光觀察可見正反交替排列的鏤空文字“￥50”，且隨著觀察角度的變化，安全線中的圖案會產(chǎn)生上下滾動效果。在水印方面，100元紙幣的水印為毛澤東頭像水印和面額數(shù)字“100”白水印，水印層次豐富、立體感強；50元紙幣水印為毛澤東頭像水印和面額數(shù)字“50”白水印。此外，還有雕刻凹版印刷、膠印對印圖案、白水印等多種防偽特征在不同面額上的應(yīng)用也各有特點。在殘缺檢測中，這些防偽特征的完整性和準(zhǔn)確性是判斷人民幣是否殘缺的重要依據(jù)。如果安全線出現(xiàn)斷裂、缺失，水印模糊不清或位置偏移，雕刻凹版印刷的圖案失去凹凸感等，都可能表明人民幣存在殘缺問題。通過對這些防偽特征的檢測和分析，可以更準(zhǔn)確地識別出人民幣的殘缺情況，為金融機構(gòu)和貨幣管理部門提供可靠的判斷依據(jù)。2.2圖像分割技術(shù)概述2.2.1圖像分割的基本概念與原理圖像分割作為數(shù)字圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)與關(guān)鍵技術(shù)，旨在將數(shù)字圖像劃分成若干個互不重疊的子區(qū)域，使得每個子區(qū)域內(nèi)的像素具有相似的特征，而不同子區(qū)域間的特征存在較為明顯的差異。這些特征涵蓋顏色、亮度、紋理、形狀等多個方面。通過圖像分割，原本復(fù)雜的圖像被轉(zhuǎn)化為一系列具有特定含義的區(qū)域，從而極大地簡化了后續(xù)對圖像的分析與處理流程，為諸如目標(biāo)識別、圖像理解、場景分析等更高級的計算機視覺任務(wù)奠定了堅實基礎(chǔ)。從原理層面來看，圖像分割主要基于兩個基本概念：相似性和非連續(xù)性?；谙嗨菩缘姆指罘椒?，其核心在于依據(jù)預(yù)先設(shè)定的相似性度量準(zhǔn)則，將具有相似特征的像素歸為同一區(qū)域。以顏色特征為例，在一幅彩色圖像中，若某一區(qū)域內(nèi)的像素顏色相近，如均為紅色系且在RGB顏色空間中的數(shù)值范圍相近，那么這些像素就有較大概率被劃分到同一個區(qū)域。基于紋理特征的分割，則會通過計算像素鄰域內(nèi)的紋理特征，如紋理的方向、頻率、粗糙度等，將紋理特征相似的像素聚合在一起。例如，在一幅包含草地和建筑物的圖像中，草地部分的紋理呈現(xiàn)出自然的、不規(guī)則的細(xì)小紋理特征，而建筑物部分的紋理則相對規(guī)則、整齊，基于紋理特征的分割算法就能夠依據(jù)這些差異將草地和建筑物分割成不同的區(qū)域。基于非連續(xù)性的分割方法，重點關(guān)注圖像中像素特征的突變情況，即不連續(xù)性。當(dāng)圖像中存在物體的邊緣時，像素的灰度值、顏色或其他特征會在邊緣處發(fā)生急劇變化。利用這一特性，通過邊緣檢測算法，如經(jīng)典的Canny算法、Sobel算法等，能夠檢測出圖像中的邊緣點，進(jìn)而依據(jù)這些邊緣點來劃分不同的區(qū)域。在實際應(yīng)用中，常常會將基于相似性和基于非連續(xù)性的方法相結(jié)合，以提高圖像分割的準(zhǔn)確性和魯棒性。在對一張包含多種物體的復(fù)雜圖像進(jìn)行分割時，首先利用邊緣檢測算法確定物體的大致輪廓，然后再基于相似性度量準(zhǔn)則，對輪廓內(nèi)部的像素進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)分，從而實現(xiàn)對圖像中各個物體的精確分割。2.2.2常見圖像分割算法分類與原理常見的圖像分割算法種類繁多，各自基于不同的原理和策略，適用于不同的應(yīng)用場景。根據(jù)其核心思想和實現(xiàn)方式，主要可分為基于閾值的分割算法、基于邊緣的分割算法、基于區(qū)域的分割算法、基于聚類的分割算法以及基于深度學(xué)習(xí)的分割算法。基于閾值的分割算法是最為基礎(chǔ)和簡單的圖像分割方法之一，它主要依據(jù)圖像中像素的灰度值與預(yù)先設(shè)定的閾值之間的關(guān)系，將圖像劃分為不同的區(qū)域。該算法假設(shè)圖像中的前景和背景具有不同的灰度值分布，通過選擇合適的閾值，可以將灰度值大于閾值的像素判定為前景，小于閾值的像素判定為背景，從而實現(xiàn)圖像的分割。在一個簡單的二值圖像中，若閾值設(shè)定為128，那么灰度值大于128的像素將被標(biāo)記為白色（代表前景），灰度值小于128的像素將被標(biāo)記為黑色（代表背景）。常見的閾值選取方法包括全局閾值法、Otsu法、自適應(yīng)閾值法等。全局閾值法是在整個圖像上使用同一個固定閾值進(jìn)行分割，適用于圖像中前景和背景的灰度值差異明顯且分布較為均勻的情況；Otsu法，也稱為最大類間方差法，通過計算圖像中前景和背景的類間方差，自動選擇使類間方差最大的閾值作為分割閾值，該方法在圖像直方圖呈現(xiàn)明顯雙峰特征時表現(xiàn)出色；自適應(yīng)閾值法則是根據(jù)圖像中每個像素鄰域的局部特征動態(tài)地計算閾值，適用于處理光照不均勻或背景復(fù)雜的圖像，能夠更好地適應(yīng)圖像局部的變化?；谶吘壍姆指钏惴ň劢褂趫D像中像素的邊緣信息，通過檢測圖像中灰度值、顏色或其他特征的突變，來確定物體的邊界，從而將圖像劃分為不同的區(qū)域。常見的邊緣檢測算法有Sobel算法、Prewitt算法、Canny算法等。Sobel算法和Prewitt算法均通過計算圖像在水平和垂直方向上的梯度來檢測邊緣，它們使用特定的模板與圖像進(jìn)行卷積運算，得到圖像在不同方向上的梯度強度和方向信息，梯度強度較大的位置即為可能的邊緣點。Canny算法則是一種更為先進(jìn)的邊緣檢測算法，它通過多步處理來提高邊緣檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。首先，對圖像進(jìn)行高斯濾波，以平滑圖像并減少噪聲的影響；然后，計算圖像的梯度強度和方向；接著，采用非極大值抑制技術(shù)，對梯度幅值進(jìn)行細(xì)化，只保留梯度幅值局部最大的點作為邊緣點，從而得到更細(xì)、更準(zhǔn)確的邊緣；最后，通過雙閾值檢測和邊緣跟蹤，進(jìn)一步去除虛假邊緣，連接真實邊緣，得到完整的邊緣輪廓?；谶吘壍姆指钏惴▽τ诰哂忻黠@邊緣特征的圖像，如工業(yè)零件圖像、建筑物輪廓圖像等，能夠取得較好的分割效果，但對于邊緣不明顯或噪聲較大的圖像，其分割性能可能會受到影響?；趨^(qū)域的分割算法從圖像的局部區(qū)域出發(fā)，根據(jù)像素之間的相似性準(zhǔn)則，將具有相似特征的像素逐步合并成一個區(qū)域，或者將一個大區(qū)域逐步分裂成多個小區(qū)域，從而實現(xiàn)圖像的分割。區(qū)域生長算法是基于區(qū)域的分割算法中較為典型的一種，它從一個或多個種子點開始，根據(jù)預(yù)先定義的相似性準(zhǔn)則，如顏色、灰度、紋理等，將與種子點相似的相鄰像素逐漸加入到同一區(qū)域中，直到?jīng)]有滿足條件的像素可加入為止。在對一幅包含湖泊和陸地的衛(wèi)星圖像進(jìn)行分割時，可以選擇湖泊區(qū)域中的一個像素作為種子點，然后根據(jù)該像素的顏色和灰度特征，將與其相似的相鄰像素逐步合并，最終得到完整的湖泊區(qū)域。分裂合并算法則是先將圖像分成若干個初始區(qū)域，然后根據(jù)區(qū)域的一致性準(zhǔn)則，對相鄰且相似的區(qū)域進(jìn)行合并，對不一致的區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步分裂，直到所有區(qū)域都滿足一定的停止條件為止。基于區(qū)域的分割算法能夠較好地保留圖像的區(qū)域特征，對于具有復(fù)雜形狀和紋理的物體分割效果較好，但該算法對種子點的選擇較為敏感，且計算復(fù)雜度較高，分割結(jié)果可能會受到噪聲和圖像局部變化的影響?；诰垲惖姆指钏惴▽D像中的像素看作數(shù)據(jù)點，利用聚類分析的方法，將具有相似特征的像素聚類成不同的組，每個組對應(yīng)圖像中的一個區(qū)域。常見的聚類方法有K-means算法、MeanShift算法等。K-means算法是一種經(jīng)典的聚類算法，它首先隨機選擇K個聚類中心，然后計算每個像素到這K個聚類中心的距離，將像素分配到距離最近的聚類中心所在的簇中，接著重新計算每個簇的聚類中心，不斷重復(fù)這個過程，直到聚類中心不再發(fā)生變化或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)為止。在對一幅包含多種顏色物體的圖像進(jìn)行分割時，K-means算法可以根據(jù)像素的顏色特征，將圖像中的像素聚類成K個不同的顏色簇，每個簇對應(yīng)圖像中的一個物體或區(qū)域。MeanShift算法則是一種基于核密度估計的非參數(shù)聚類算法，它通過在數(shù)據(jù)點的鄰域內(nèi)計算密度梯度，將數(shù)據(jù)點向密度更高的方向移動，最終收斂到密度函數(shù)的局部極大值點，這些局部極大值點即為聚類中心。MeanShift算法不需要預(yù)先指定聚類的數(shù)量，能夠自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的聚類結(jié)構(gòu)，對于處理具有復(fù)雜分布的數(shù)據(jù)具有較好的效果，但計算量較大，運行速度相對較慢?；诰垲惖姆指钏惴ㄟm用于對圖像中不同類型的物體或區(qū)域進(jìn)行快速分類和分割，但對于圖像中物體的邊界定位精度相對較低。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的分割算法在圖像分割領(lǐng)域取得了顯著的成果，逐漸成為主流的分割方法。這類算法主要基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）構(gòu)建，通過大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，讓模型自動學(xué)習(xí)圖像中的特征表示，從而實現(xiàn)對圖像的精確分割。全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）是第一個將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正式用于圖像分割的經(jīng)典模型，它通過將傳統(tǒng)CNN中的全連接層替換為卷積層，使得網(wǎng)絡(luò)可以直接接受任意大小的圖像輸入，并輸出與輸入圖像大小相同的分割結(jié)果，實現(xiàn)了從圖像到分割標(biāo)簽的端到端學(xué)習(xí)。U-Net網(wǎng)絡(luò)則是在FCN的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，它采用了編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，編碼器部分用于提取圖像的特征，解碼器部分用于對特征進(jìn)行上采樣，恢復(fù)圖像的分辨率，同時通過跳躍連接將編碼器和解碼器對應(yīng)層的特征進(jìn)行融合，使得模型能夠充分利用不同尺度的特征信息，在醫(yī)學(xué)圖像分割等領(lǐng)域取得了非常好的效果。此外，還有Deeplab系列模型，它引入了空洞卷積技術(shù)，在不增加參數(shù)和計算量的情況下，擴大了卷積核的感受野，能夠更好地捕捉圖像中的上下文信息，對于分割大尺度的目標(biāo)和復(fù)雜場景具有明顯優(yōu)勢?；谏疃葘W(xué)習(xí)的分割算法在處理復(fù)雜背景、小目標(biāo)分割以及對分割精度要求較高的任務(wù)中表現(xiàn)出色，但它需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，對計算資源的要求也較高，且模型的可解釋性相對較差。三、基于圖像分割的人民幣殘缺檢測算法設(shè)計3.1算法整體架構(gòu)3.1.1模塊劃分與流程設(shè)計本研究設(shè)計的基于圖像分割的人民幣殘缺檢測算法主要由圖像預(yù)處理、特征提取、分割處理和殘缺判定四個核心模塊組成，各模塊之間緊密協(xié)作，形成一個完整的檢測流程。在圖像預(yù)處理模塊，主要對輸入的人民幣原始圖像進(jìn)行一系列的處理操作，以改善圖像質(zhì)量，為后續(xù)的處理提供良好的基礎(chǔ)。由于在實際采集人民幣圖像時，可能會受到光照不均、噪聲干擾以及圖像模糊等因素的影響，導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，不利于后續(xù)的分析。通過灰度化處理，將彩色的人民幣圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，這樣可以減少數(shù)據(jù)量，降低后續(xù)處理的計算復(fù)雜度，同時保留圖像的關(guān)鍵信息。在實際應(yīng)用中，很多圖像處理算法都是基于灰度圖像進(jìn)行的，將彩色圖像灰度化可以使后續(xù)的處理更加便捷高效。接著進(jìn)行降噪處理，采用合適的濾波算法，如高斯濾波、中值濾波等，去除圖像中的噪聲，使圖像更加平滑，避免噪聲對后續(xù)特征提取和分割的干擾。如果圖像中存在明顯的噪聲點，在進(jìn)行邊緣檢測或特征提取時，這些噪聲點可能會被誤判為圖像的特征，從而影響檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。此外，還會對圖像進(jìn)行傾斜校正，由于在采集人民幣圖像時，可能會出現(xiàn)紙幣擺放不規(guī)整、拍攝角度傾斜等情況，導(dǎo)致圖像發(fā)生旋轉(zhuǎn)，這會影響對人民幣特征的準(zhǔn)確提取和分析。通過傾斜校正算法，如基于霍夫變換的方法，可以將傾斜的圖像校正為水平狀態(tài)，確保后續(xù)處理的準(zhǔn)確性。經(jīng)過圖像預(yù)處理模塊處理后的圖像，噪聲得到有效抑制，圖像變得更加清晰，為后續(xù)模塊的處理提供了高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。特征提取模塊負(fù)責(zé)從預(yù)處理后的圖像中提取出能夠表征人民幣特征的關(guān)鍵信息。針對人民幣圖像的特點，綜合提取顏色、紋理和形狀等多種特征。顏色特征是人民幣圖像的重要特征之一，不同面額的人民幣在顏色上具有明顯的差異，通過提取顏色特征，可以初步判斷人民幣的面額，同時在檢測殘缺時，顏色的變化也可能暗示著人民幣存在殘缺的情況。在提取顏色特征時，可以采用RGB顏色空間、HSV顏色空間等不同的顏色模型，通過計算不同顏色通道的均值、方差等統(tǒng)計量來描述顏色特征。紋理特征也能反映人民幣圖像的細(xì)節(jié)信息，人民幣上的圖案、文字等都具有獨特的紋理特征，這些紋理特征在殘缺檢測中起著重要作用。利用灰度共生矩陣、小波變換等方法可以提取圖像的紋理特征，灰度共生矩陣可以描述圖像中像素之間的灰度相關(guān)性，通過計算灰度共生矩陣的相關(guān)參數(shù)，如對比度、相關(guān)性、能量和熵等，可以有效地提取圖像的紋理特征。形狀特征對于識別人民幣的整體輪廓和邊緣信息至關(guān)重要，通過邊緣檢測算法，如Canny算法、Sobel算法等，可以檢測出人民幣圖像的邊緣，進(jìn)而提取形狀特征。通過對這些多種特征的綜合提取，可以更全面、準(zhǔn)確地描述人民幣圖像的特征，為后續(xù)的分割處理和殘缺判定提供豐富的數(shù)據(jù)支持。分割處理模塊是整個算法的關(guān)鍵部分，它基于提取的特征對人民幣圖像進(jìn)行分割，將圖像中的正常區(qū)域和可能存在殘缺的區(qū)域分離開來。本研究采用基于深度學(xué)習(xí)的分割算法，如全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）、U-Net網(wǎng)絡(luò)等，這些算法在圖像分割領(lǐng)域表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能。以U-Net網(wǎng)絡(luò)為例，它采用了編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，編碼器部分通過一系列的卷積和池化操作，逐步提取圖像的特征，并降低圖像的分辨率，從而獲取圖像的高層語義信息；解碼器部分則通過反卷積和上采樣操作，將低分辨率的特征圖恢復(fù)到原始圖像的分辨率，同時通過跳躍連接將編碼器和解碼器對應(yīng)層的特征進(jìn)行融合，使得模型能夠充分利用不同尺度的特征信息，提高分割的準(zhǔn)確性。在訓(xùn)練過程中，使用大量標(biāo)注好的人民幣圖像數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，讓模型學(xué)習(xí)到正常人民幣圖像和殘缺人民幣圖像的特征差異，從而能夠準(zhǔn)確地對輸入的人民幣圖像進(jìn)行分割，將殘缺區(qū)域從正常區(qū)域中分割出來。殘缺判定模塊根據(jù)分割處理后的結(jié)果，對人民幣是否殘缺以及殘缺的類型和程度進(jìn)行判斷。通過分析分割出的殘缺區(qū)域的面積、形狀、位置等信息，結(jié)合預(yù)先設(shè)定的判定規(guī)則和閾值，來確定人民幣的殘缺情況。如果分割出的殘缺區(qū)域面積超過一定比例，或者形狀呈現(xiàn)出不規(guī)則的撕裂、缺損等特征，就可以判定人民幣存在殘缺。在判定殘缺類型時，根據(jù)殘缺區(qū)域的形狀和位置特征進(jìn)行判斷，如邊緣處的缺損可能是撕裂造成的，而內(nèi)部的缺失可能是磨損或其他原因?qū)е碌摹τ跉埲背潭鹊脑u估，可以通過計算殘缺區(qū)域面積與整幅人民幣圖像面積的比值來確定，根據(jù)比值的大小將殘缺程度分為輕度、中度和重度等不同級別。通過這個模塊的處理，最終輸出準(zhǔn)確的殘缺檢測結(jié)果，為金融機構(gòu)和貨幣管理部門提供可靠的決策依據(jù)。整個算法流程從輸入原始人民幣圖像開始，依次經(jīng)過圖像預(yù)處理、特征提取、分割處理和殘缺判定四個模塊，每個模塊都以前一個模塊的輸出為輸入，逐步完成對人民幣殘缺的檢測任務(wù)，形成一個完整、高效的檢測體系。3.1.2各模塊功能概述圖像預(yù)處理模塊在整個算法中起著至關(guān)重要的基礎(chǔ)作用，其主要功能是對采集到的原始人民幣圖像進(jìn)行一系列的處理操作，以消除或減少各種噪聲和干擾因素對圖像質(zhì)量的影響，同時對圖像進(jìn)行必要的校正和規(guī)范化處理，為后續(xù)的特征提取和分析提供高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。由于在實際的圖像采集過程中，受到環(huán)境光照條件的變化、圖像采集設(shè)備的性能限制以及拍攝角度的不穩(wěn)定性等多種因素的影響，采集到的人民幣圖像往往會存在噪聲、模糊、傾斜等問題。這些問題會嚴(yán)重影響后續(xù)對圖像特征的準(zhǔn)確提取和分析，從而降低殘缺檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。圖像預(yù)處理模塊通過灰度化處理，將彩色的人民幣圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，這不僅可以大大減少圖像的數(shù)據(jù)量，降低后續(xù)處理的計算復(fù)雜度，還能夠突出圖像的亮度信息，更有利于后續(xù)的特征提取和分析。在實際應(yīng)用中，很多經(jīng)典的圖像處理算法，如邊緣檢測、特征匹配等，都是基于灰度圖像進(jìn)行設(shè)計和實現(xiàn)的，因此將彩色圖像灰度化是圖像預(yù)處理的一個重要步驟。降噪處理是圖像預(yù)處理模塊的另一個關(guān)鍵功能，通過采用合適的濾波算法，如高斯濾波、中值濾波等，可以有效地去除圖像中的噪聲。高斯濾波是一種基于高斯函數(shù)的線性平滑濾波方法，它能夠根據(jù)圖像中像素的鄰域分布情況，對每個像素進(jìn)行加權(quán)平均，從而達(dá)到平滑圖像、去除噪聲的目的。中值濾波則是一種非線性濾波方法，它將圖像中每個像素的灰度值替換為其鄰域像素灰度值的中值，這種方法對于去除椒鹽噪聲等脈沖噪聲具有很好的效果。通過降噪處理，可以使圖像更加平滑，避免噪聲對后續(xù)特征提取和分割的干擾，提高檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。此外，圖像預(yù)處理模塊還會對圖像進(jìn)行傾斜校正處理。在實際采集人民幣圖像時，由于紙幣擺放不規(guī)整、拍攝角度傾斜等原因，圖像往往會發(fā)生旋轉(zhuǎn)，這會導(dǎo)致人民幣的特征發(fā)生變形，影響對其特征的準(zhǔn)確提取和分析。通過傾斜校正算法，如基于霍夫變換的方法，可以檢測出圖像中直線的角度，從而確定圖像的傾斜角度，并對圖像進(jìn)行相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)校正，使圖像恢復(fù)到水平狀態(tài)。經(jīng)過圖像預(yù)處理模塊的處理，原始的人民幣圖像變得更加清晰、穩(wěn)定，噪聲得到有效抑制，圖像的傾斜問題得到解決，為后續(xù)的特征提取和分析提供了良好的基礎(chǔ)，確保了整個殘缺檢測算法的準(zhǔn)確性和可靠性。特征提取模塊的核心功能是從經(jīng)過預(yù)處理的人民幣圖像中提取出能夠準(zhǔn)確表征人民幣特征的關(guān)鍵信息，這些特征信息將為后續(xù)的分割處理和殘缺判定提供重要的數(shù)據(jù)支持。人民幣圖像具有豐富的特征，包括顏色、紋理、形狀等多個方面，每個方面的特征都蘊含著關(guān)于人民幣的重要信息。顏色特征是人民幣圖像的一個顯著特征，不同面額的人民幣在顏色上具有明顯的差異，而且在同一面額的人民幣上，不同區(qū)域的顏色也具有特定的分布規(guī)律。通過提取顏色特征，可以初步判斷人民幣的面額，同時在檢測殘缺時，顏色的變化也可能暗示著人民幣存在殘缺的情況。在提取顏色特征時，可以采用不同的顏色空間模型，如RGB顏色空間、HSV顏色空間等。在RGB顏色空間中，可以通過計算不同顏色通道（R、G、B）的均值、方差等統(tǒng)計量來描述顏色特征；在HSV顏色空間中，可以提取色相（H）、飽和度（S）和明度（V）等特征分量，這些特征分量能夠更好地反映顏色的視覺特性。紋理特征也是人民幣圖像的重要特征之一，人民幣上的圖案、文字等都具有獨特的紋理特征，這些紋理特征在殘缺檢測中起著重要作用。利用灰度共生矩陣、小波變換等方法可以有效地提取圖像的紋理特征?；叶裙采仃囀且环N通過統(tǒng)計圖像中不同灰度級像素對之間的空間關(guān)系來描述紋理特征的方法，它可以計算出對比度、相關(guān)性、能量和熵等參數(shù)，這些參數(shù)能夠反映紋理的粗細(xì)、方向、重復(fù)性等特征。小波變換則是一種時頻分析方法，它能夠?qū)D像分解成不同頻率的子帶，通過對不同子帶的分析可以提取出圖像的紋理細(xì)節(jié)信息。形狀特征對于識別人民幣的整體輪廓和邊緣信息至關(guān)重要，通過邊緣檢測算法，如Canny算法、Sobel算法等，可以檢測出人民幣圖像的邊緣，進(jìn)而提取形狀特征。Canny算法是一種經(jīng)典的邊緣檢測算法，它通過多步處理，包括高斯濾波、梯度計算、非極大值抑制和雙閾值檢測等，能夠準(zhǔn)確地檢測出圖像的邊緣，并且具有較好的抗噪聲能力。Sobel算法則是一種基于一階差分的邊緣檢測算法，它通過計算圖像在水平和垂直方向上的梯度來檢測邊緣，計算速度較快。通過對顏色、紋理和形狀等多種特征的綜合提取，可以更全面、準(zhǔn)確地描述人民幣圖像的特征，為后續(xù)的分割處理和殘缺判定提供豐富的數(shù)據(jù)支持，提高殘缺檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。分割處理模塊是整個基于圖像分割的人民幣殘缺檢測算法的核心部分，其主要功能是根據(jù)特征提取模塊提取的特征信息，將人民幣圖像中的正常區(qū)域和可能存在殘缺的區(qū)域分離開來，實現(xiàn)對人民幣圖像的精確分割。本研究采用基于深度學(xué)習(xí)的分割算法，如全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）、U-Net網(wǎng)絡(luò)等，這些算法在圖像分割領(lǐng)域展現(xiàn)出了強大的能力和優(yōu)異的性能。以U-Net網(wǎng)絡(luò)為例，它采用了獨特的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)能夠有效地提取和利用圖像的不同尺度特征信息，從而實現(xiàn)對圖像的高精度分割。編碼器部分通過一系列的卷積和池化操作，逐步提取圖像的特征，并降低圖像的分辨率。在這個過程中，網(wǎng)絡(luò)不斷地學(xué)習(xí)圖像的高層語義信息，如物體的類別、形狀等特征。卷積操作可以通過卷積核在圖像上滑動，提取圖像的局部特征；池化操作則可以對圖像進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)量，同時擴大感受野，使網(wǎng)絡(luò)能夠獲取更全局的信息。解碼器部分則通過反卷積和上采樣操作，將低分辨率的特征圖恢復(fù)到原始圖像的分辨率。反卷積操作是卷積操作的逆過程，它可以通過對特征圖進(jìn)行上采樣，增加圖像的分辨率；上采樣操作則可以將低分辨率的特征圖放大到與原始圖像相同的尺寸。同時，U-Net網(wǎng)絡(luò)通過跳躍連接將編碼器和解碼器對應(yīng)層的特征進(jìn)行融合，這種融合方式能夠充分利用不同尺度的特征信息，使得網(wǎng)絡(luò)在恢復(fù)圖像分辨率的同時，保留更多的細(xì)節(jié)信息。在訓(xùn)練過程中，使用大量標(biāo)注好的人民幣圖像數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，讓模型學(xué)習(xí)到正常人民幣圖像和殘缺人民幣圖像的特征差異。這些標(biāo)注數(shù)據(jù)包含了正常人民幣圖像以及各種不同類型和程度的殘缺人民幣圖像，模型通過對這些數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠自動提取出有效的特征表示，從而準(zhǔn)確地對輸入的人民幣圖像進(jìn)行分割，將殘缺區(qū)域從正常區(qū)域中分割出來。通過分割處理模塊的處理，能夠清晰地將人民幣圖像中的正常部分和殘缺部分區(qū)分開來，為后續(xù)的殘缺判定提供直觀、準(zhǔn)確的圖像分割結(jié)果，是實現(xiàn)人民幣殘缺檢測的關(guān)鍵步驟。殘缺判定模塊是整個算法的最后一個環(huán)節(jié)，其功能是根據(jù)分割處理模塊輸出的分割結(jié)果，對人民幣是否殘缺以及殘缺的類型和程度進(jìn)行準(zhǔn)確判斷。該模塊通過分析分割出的殘缺區(qū)域的面積、形狀、位置等信息，結(jié)合預(yù)先設(shè)定的判定規(guī)則和閾值，來確定人民幣的殘缺情況。在分析殘缺區(qū)域面積時，計算殘缺區(qū)域面積與整幅人民幣圖像面積的比值，根據(jù)這個比值與預(yù)先設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，來判斷殘缺的程度。如果比值較小，說明殘缺區(qū)域較小，可能屬于輕度殘缺；如果比值較大，則可能屬于中度或重度殘缺。對于殘缺類型的判斷，主要依據(jù)殘缺區(qū)域的形狀和位置特征。如果殘缺區(qū)域位于人民幣圖像的邊緣，且呈現(xiàn)出不規(guī)則的撕裂狀，那么可以判定為撕裂型殘缺；如果殘缺區(qū)域在圖像內(nèi)部，呈現(xiàn)出圓形或不規(guī)則的塊狀缺失，則可能是磨損或其他原因?qū)е碌娜睋p型殘缺。在判定過程中，還會考慮人民幣的防偽特征等信息，如果防偽特征區(qū)域出現(xiàn)殘缺或異常，也會對殘缺的判定產(chǎn)生影響。對于一些特殊的殘缺情況，如污漬覆蓋導(dǎo)致的部分區(qū)域不可見，會通過對污漬區(qū)域的顏色、紋理等特征進(jìn)行分析，結(jié)合人民幣的正常特征，來判斷是否存在殘缺以及殘缺的程度。通過這個模塊的處理，最終輸出準(zhǔn)確的殘缺檢測結(jié)果，包括人民幣是否殘缺、殘缺的類型以及殘缺的程度等信息，為金融機構(gòu)和貨幣管理部門提供可靠的決策依據(jù)，以便對殘缺人民幣進(jìn)行合理的處理，如兌換、回收和銷毀等，維護(hù)貨幣的正常流通秩序。3.2圖像預(yù)處理3.2.1灰度化處理在人民幣殘缺檢測的圖像預(yù)處理階段，灰度化處理是至關(guān)重要的第一步。由于采集到的人民幣原始圖像通常為彩色圖像，包含豐富的色彩信息，而在后續(xù)的許多圖像處理和分析任務(wù)中，如邊緣檢測、特征提取等，并不需要圖像的全部色彩信息，過多的色彩通道反而會增加計算量和處理復(fù)雜度。因此，將彩色人民幣圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，能夠在保留圖像關(guān)鍵信息的同時，顯著降低數(shù)據(jù)量，提高后續(xù)處理的效率。常見的灰度化方法有多種，加權(quán)平均法是其中一種廣泛應(yīng)用且效果較好的方法。該方法基于人眼對不同顏色的敏感程度不同，對RGB三個顏色通道賦予不同的權(quán)重進(jìn)行計算。在人眼的視覺感知中，對綠色的敏感度最高，紅色次之，藍(lán)色最低。因此，加權(quán)平均法的公式通常表示為：Gray=0.299R+0.587G+0.114B，其中R、G、B分別代表圖像中像素點的紅色、綠色和藍(lán)色通道的值，Gray則表示經(jīng)過灰度化處理后該像素點的灰度值。通過這個公式，將彩色圖像中每個像素點的RGB值按照上述權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，得到對應(yīng)的灰度值，從而完成整幅圖像的灰度化轉(zhuǎn)換。以第五套人民幣100元紙幣圖像為例，在灰度化之前，圖像呈現(xiàn)出豐富的色彩，正面的紅色主色調(diào)、金色的裝飾線條以及背面人民大會堂的彩色圖案等，這些色彩信息雖然豐富，但對于后續(xù)的殘缺檢測核心任務(wù)來說，并非都具有關(guān)鍵作用。經(jīng)過加權(quán)平均法灰度化處理后，圖像轉(zhuǎn)變?yōu)橐圆煌叶燃壋尸F(xiàn)的黑白圖像，原本彩色的圖案和文字等信息都被轉(zhuǎn)化為灰度值的變化。在正面毛澤東頭像區(qū)域，灰度值能夠清晰地反映出頭像的輪廓和面部特征細(xì)節(jié)；背面人民大會堂的建筑輪廓和細(xì)節(jié)部分也通過灰度值的差異得以體現(xiàn)。雖然圖像失去了顏色信息，但在關(guān)鍵特征的表達(dá)上依然完整，且數(shù)據(jù)量從彩色圖像的三個通道減少為一個通道，大大降低了后續(xù)處理的計算量。灰度化后的圖像更便于進(jìn)行邊緣檢測、紋理分析等操作，為后續(xù)準(zhǔn)確檢測人民幣的殘缺情況奠定了良好的基礎(chǔ)。3.2.2濾波去噪在人民幣圖像采集過程中，由于受到環(huán)境因素（如光照不穩(wěn)定、電磁干擾等）以及圖像采集設(shè)備自身性能的限制，圖像中往往會引入各種噪聲，如高斯噪聲、椒鹽噪聲等。這些噪聲會干擾圖像的真實信息，影響后續(xù)對人民幣圖像的特征提取和分割處理，進(jìn)而降低殘缺檢測的準(zhǔn)確性。因此，濾波去噪是圖像預(yù)處理中不可或缺的環(huán)節(jié)，其目的是去除圖像中的噪聲，平滑圖像，提高圖像質(zhì)量，為后續(xù)的分析提供清晰、準(zhǔn)確的圖像數(shù)據(jù)。均值濾波是一種簡單且常用的線性濾波方法，它基于鄰域平均的原理來實現(xiàn)去噪。該方法以每個像素點為中心，在其周圍選取一個固定大小的鄰域窗口，如3\times3、5\times5等。對于窗口內(nèi)的所有像素點，計算它們的灰度值平均值，然后將這個平均值作為中心像素點的新灰度值。在一個3\times3的均值濾波窗口中，對于圖像中的某一像素點(x,y)，其鄰域內(nèi)包括該像素點自身以及周圍8個像素點，將這9個像素點的灰度值相加后除以9，得到的平均值即為像素點(x,y)經(jīng)過均值濾波后的灰度值。均值濾波的優(yōu)點是計算簡單、速度快，能夠有效地去除圖像中的高斯噪聲，使圖像變得平滑。然而，它也存在明顯的局限性，由于均值濾波是對鄰域內(nèi)所有像素進(jìn)行平均計算，在去除噪聲的同時，也會對圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息造成一定的模糊和損失。在人民幣圖像中，一些細(xì)微的圖案紋理、文字邊緣等重要細(xì)節(jié)可能會因為均值濾波而變得模糊不清，這對于后續(xù)基于邊緣和紋理特征的殘缺檢測會產(chǎn)生不利影響。中值濾波是一種非線性濾波方法，與均值濾波不同，它是基于排序統(tǒng)計理論的一種去噪算法。中值濾波同樣以每個像素點為中心選取一個鄰域窗口，將窗口內(nèi)所有像素點的灰度值進(jìn)行排序，然后取排序后的中間值作為中心像素點的新灰度值。在一個3\times3的中值濾波窗口中，將9個像素點的灰度值從小到大排序后，選取第5個值（即中間值）作為中心像素點的新灰度值。中值濾波在去除椒鹽噪聲方面表現(xiàn)出色，對于圖像中的孤立噪聲點，如椒鹽噪聲中的黑白噪點，能夠通過取中值的方式有效地將其去除，同時較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息。這是因為中值濾波不是簡單地對鄰域像素進(jìn)行平均，而是選擇中間值，避免了噪聲點對濾波結(jié)果的過度影響。在人民幣圖像中，中值濾波能夠在去除噪聲的同時，保持圖像中圖案、文字的邊緣清晰，使后續(xù)基于邊緣檢測和紋理分析的殘缺檢測算法能夠更準(zhǔn)確地提取特征。然而，中值濾波對于高斯噪聲的去除效果相對較弱，在面對主要受高斯噪聲影響的圖像時，其去噪效果不如均值濾波。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)人民幣圖像中噪聲的類型和特點，合理選擇濾波去噪方法。對于主要受高斯噪聲影響的圖像，均值濾波可能是較好的選擇；而對于椒鹽噪聲占主導(dǎo)的圖像，中值濾波則能發(fā)揮更好的作用。有時也會結(jié)合使用多種濾波方法，先利用中值濾波去除椒鹽噪聲，再通過均值濾波進(jìn)一步平滑圖像，以達(dá)到更好的去噪效果，為后續(xù)的人民幣殘缺檢測提供高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。3.2.3圖像增強經(jīng)過灰度化和濾波去噪處理后的人民幣圖像，雖然噪聲得到了有效抑制，但可能仍存在對比度較低、細(xì)節(jié)不夠清晰等問題，這會影響后續(xù)對人民幣圖像中殘缺部分的準(zhǔn)確識別和分析。因此，圖像增強是圖像預(yù)處理過程中的重要環(huán)節(jié)，其目的是通過特定的技術(shù)手段，改善圖像的視覺效果，突出圖像中的有用信息，提高圖像的清晰度和對比度，使圖像更適合后續(xù)的處理和分析。直方圖均衡化是一種常用的圖像增強技術(shù)，它基于圖像的灰度直方圖進(jìn)行處理?；叶戎狈綀D是一種統(tǒng)計圖表，用于展示圖像中不同灰度級的像素數(shù)量分布情況。直方圖均衡化的基本原理是通過對圖像的灰度直方圖進(jìn)行變換，將原始圖像的灰度分布進(jìn)行重新分配，使圖像的灰度級在整個灰度范圍內(nèi)盡可能均勻分布。這樣可以擴展圖像的灰度動態(tài)范圍，增強圖像的對比度。在一幅對比度較低的人民幣圖像中，其灰度直方圖可能集中在某個較小的灰度區(qū)間內(nèi)，導(dǎo)致圖像整體顯得灰暗，細(xì)節(jié)不清晰。通過直方圖均衡化，原本集中的灰度分布被拉伸到整個灰度范圍[0,255]（對于8位灰度圖像），使得圖像中不同灰度級的像素分布更加均勻，亮的部分更亮，暗的部分更暗，從而增強了圖像的對比度，使圖像中的細(xì)節(jié)，如人民幣上的圖案紋理、文字筆畫等更加清晰可見。直方圖均衡化是一種全局的圖像增強方法，對于整幅圖像的對比度提升有顯著效果，但它可能會過度增強圖像的某些部分，導(dǎo)致圖像出現(xiàn)過亮或過暗的區(qū)域，丟失一些細(xì)節(jié)信息。對比度拉伸是另一種常見的圖像增強方法，它通過調(diào)整圖像的灰度范圍來增強對比度。與直方圖均衡化不同，對比度拉伸可以根據(jù)圖像的具體情況，靈活地調(diào)整灰度范圍，對圖像的局部區(qū)域進(jìn)行針對性的增強。對比度拉伸的基本方法是設(shè)定一個灰度變換函數(shù)，該函數(shù)可以是線性的，也可以是非線性的。線性對比度拉伸通過將圖像的最小灰度值映射到0，最大灰度值映射到255，對中間的灰度值進(jìn)行線性變換，從而擴展圖像的灰度動態(tài)范圍，增強對比度。對于一幅灰度范圍在[a,b]的人民幣圖像，通過線性對比度拉伸，將灰度值x按照公式y(tǒng)=\frac{255}{b-a}(x-a)進(jìn)行變換，得到新的灰度值y，從而使圖像的灰度范圍擴展到[0,255]，增強了圖像的對比度。非線性對比度拉伸則可以根據(jù)圖像的特點，采用更復(fù)雜的函數(shù)，如對數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)等，對不同灰度區(qū)間進(jìn)行不同程度的拉伸，以達(dá)到更好的增強效果。在人民幣圖像中，如果某些區(qū)域的對比度較低，但又不想過度增強其他區(qū)域，可以通過非線性對比度拉伸，對這些低對比度區(qū)域進(jìn)行針對性的增強，使圖像中的細(xì)節(jié)得到更好的展現(xiàn)，同時避免對其他正常區(qū)域造成不良影響。對比度拉伸能夠根據(jù)圖像的具體需求進(jìn)行靈活調(diào)整，在增強圖像對比度的同時，較好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息，對于人民幣殘缺檢測中提高圖像的可讀性和特征提取的準(zhǔn)確性具有重要作用。3.3特征提取與選擇3.3.1基于顏色特征的提取方法顏色特征作為人民幣圖像的顯著特征之一，在殘缺檢測中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。人民幣票面設(shè)計中，不同面額的紙幣在顏色上具有明顯的區(qū)分，且各區(qū)域的顏色分布具有特定規(guī)律，這些顏色信息能夠為殘缺檢測提供重要線索。在實際應(yīng)用中，通常借助不同的顏色空間模型來提取顏色特征，其中RGB顏色空間和HSV顏色空間是較為常用的兩種模型。RGB顏色空間是最基礎(chǔ)的顏色表示模型，它由紅（Red）、綠（Green）、藍(lán)（Blue）三個顏色通道組成，通過這三個通道的不同強度組合，可以表示出幾乎所有可見顏色。在基于RGB顏色空間提取人民幣顏色特征時，首先將人民幣彩色圖像的每個像素點的顏色值分解為R、G、B三個分量。對于一幅大小為M\timesN的人民幣圖像I，可以表示為I(i,j)=[R(i,j),G(i,j),B(i,j)]，其中i=1,2,\cdots,M，j=1,2,\cdots,N。然后計算每個通道的統(tǒng)計量，如均值、方差等。以均值為例，R通道的均值\mu_R可以通過公式\mu_R=\frac{1}{M\timesN}\sum_{i=1}^{M}\sum_{j=1}^{N}R(i,j)計算得到，同理可計算出G通道的均值\mu_G和B通道的均值\mu_B。這些均值能夠反映出人民幣圖像在各個顏色通道上的平均顏色強度，不同面額的人民幣在這些統(tǒng)計量上往往存在差異。在第五套人民幣中，100元紙幣的紅色主色調(diào)使得其R通道均值相對較高，而50元紙幣的綠色主色調(diào)則導(dǎo)致其G通道均值較為突出。方差則可以衡量顏色值在通道內(nèi)的分散程度，通過計算方差\sigma_R^2=\frac{1}{M\timesN}\sum_{i=1}^{M}\sum_{j=1}^{N}(R(i,j)-\mu_R)^2（G、B通道方差計算類似），可以了解顏色的均勻性，這對于檢測人民幣圖像中顏色異常區(qū)域，如污漬、褪色等可能暗示殘缺的情況具有重要意義。HSV顏色空間從人眼感知顏色的角度出發(fā)，將顏色表示為色相（Hue）、飽和度（Saturation）和明度（Value）三個分量。色相反映了顏色的種類，如紅色、綠色、藍(lán)色等；飽和度表示顏色的鮮艷程度，飽和度越高，顏色越鮮艷；明度則體現(xiàn)了顏色的明亮程度，從黑色（明度為0）到白色（明度為1）。將人民幣圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間后，可以更直觀地提取與顏色感知相關(guān)的特征。對于HSV顏色空間中的圖像H(i,j)=[h(i,j),s(i,j),v(i,j)]，可以分別提取色相、飽和度和明度的統(tǒng)計信息。在檢測人民幣的變色油墨防偽特征時，色相和飽和度的變化能夠提供關(guān)鍵線索。變色油墨在不同視角下會呈現(xiàn)出不同的顏色，這種顏色變化在HSV顏色空間中主要體現(xiàn)為色相和飽和度的改變。通過分析這些變化，可以判斷人民幣是否存在防偽特征受損或被篡改的情況，進(jìn)而輔助殘缺檢測。同時，明度信息對于檢測人民幣圖像中的光照不均、污漬覆蓋等問題也有幫助。如果人民幣圖像的某個區(qū)域明度異常低，可能意味著該區(qū)域存在污漬或被遮擋，這可能是殘缺的一種表現(xiàn)形式。通過對HSV顏色空間中各分量的分析，可以更全面地挖掘人民幣圖像的顏色特征，提高殘缺檢測的準(zhǔn)確性。3.3.2紋理特征提取算法紋理特征是人民幣圖像中蘊含豐富信息的重要特征之一，它能夠反映出人民幣票面圖案、文字等的細(xì)節(jié)信息和結(jié)構(gòu)特征，對于人民幣殘缺檢測具有關(guān)鍵作用。在實際應(yīng)用中，有多種算法可用于提取人民幣圖像的紋理特征，其中局部二值模式（LocalBinaryPattern，LBP）和小波變換是兩種常用且有效的方法。局部二值模式（LBP）是一種用于描述圖像局部紋理特征的算子，其基本原理基于圖像中像素與其鄰域像素的灰度比較。對于一幅灰度圖像中的每個像素點，以其為中心選取一個固定大小的鄰域，如3\times3的鄰域窗口。將中心像素的灰度值作為閾值，與鄰域內(nèi)的其他像素灰度值進(jìn)行比較。如果鄰域像素的灰度值大于等于中心像素的灰度值，則將該鄰域像素標(biāo)記為1；否則標(biāo)記為0。這樣，在3\times3的鄰域內(nèi)，通過比較得到8個二進(jìn)制值，將這些二進(jìn)制值按照順時針或逆時針順序排列，組成一個8位的二進(jìn)制數(shù)，這個二進(jìn)制數(shù)就代表了該中心像素的LBP值。對于一個N\timesM的圖像I，其每個像素點(x,y)的LBP值LBP(x,y)可通過上述方法計算得到，從而得到一幅與原圖像大小相同的LBP特征圖。LBP特征對光照變化具有一定的魯棒性，因為它主要關(guān)注的是像素間的相對灰度關(guān)系，而不是絕對灰度值。在人民幣圖像中，不同面額的紙幣在票面圖案、文字等區(qū)域具有獨特的紋理結(jié)構(gòu)，這些紋理結(jié)構(gòu)在LBP特征圖中會呈現(xiàn)出不同的模式。在100元人民幣正面毛澤東頭像的發(fā)絲部分，其LBP特征圖會呈現(xiàn)出特定的紋理模式，這些模式可以作為特征用于識別和檢測。當(dāng)人民幣出現(xiàn)殘缺時，如撕裂、磨損等，這些區(qū)域的紋理結(jié)構(gòu)會發(fā)生改變，LBP特征也會相應(yīng)變化，通過對比正常區(qū)域和疑似殘缺區(qū)域的LBP特征，可以有效地檢測出人民幣的殘缺情況。小波變換是一種時頻分析方法，它能夠?qū)D像分解成不同頻率的子帶，從而提取圖像在不同尺度下的紋理細(xì)節(jié)信息。小波變換的基本思想是利用一組小波基函數(shù)對圖像進(jìn)行卷積運算，這些小波基函數(shù)具有不同的頻率和尺度特性。通過選擇合適的小波基函數(shù)，如Haar小波、Daubechies小波等，可以將圖像在不同尺度上進(jìn)行分解，得到低頻分量和高頻分量。低頻分量主要包含圖像的平滑部分和大致輪廓信息，而高頻分量則包含圖像的細(xì)節(jié)信息，如邊緣、紋理等。對于一幅二維圖像，經(jīng)過一次小波變換后，會得到四個子帶：LL（低頻-低頻）、LH（低頻-高頻）、HL（高頻-低頻）和HH（高頻-高頻）。LL子帶是對原圖像在水平和垂直方向上都進(jìn)行低通濾波得到的，它保留了圖像的主要輪廓和低頻信息；LH子帶是對原圖像在水平方向進(jìn)行低通濾波，在垂直方向進(jìn)行高通濾波得到的，它包含了圖像在水平方向上的邊緣和紋理信息；HL子帶則相反，包含了圖像在垂直方向上的邊緣和紋理信息；HH子帶是對原圖像在水平和垂直方向都進(jìn)行高通濾波得到的，它包含了圖像在對角線方向上的高頻細(xì)節(jié)信息。在人民幣圖像中，通過對不同子帶的分析，可以提取到豐富的紋理特征。對于人民幣上的精細(xì)圖案和文字，其高頻分量中包含了許多關(guān)鍵的紋理細(xì)節(jié)，通過分析LH、HL和HH子帶的能量、方差等統(tǒng)計量，可以有效地提取這些紋理特征。當(dāng)人民幣出現(xiàn)殘缺時，這些紋理特征會發(fā)生變化，通過比較正常人民幣圖像和待檢測圖像在小波變換后的子帶特征差異，可以準(zhǔn)確地檢測出殘缺的位置和程度。3.3.3形狀特征提取形狀特征在人民幣殘缺檢測中扮演著至關(guān)重要的角色，它能夠直觀地反映人民幣的整體輪廓和邊緣信息，對于判斷人民幣是否殘缺以及殘缺的類型和程度具有關(guān)鍵意義。在實際應(yīng)用中，有多種方法可用于提取人民幣圖像的形狀特征，其中輪廓檢測和矩特征是兩種常用且有效的技術(shù)。輪廓檢測是提取形狀特征的基礎(chǔ)步驟，其目的是找到圖像中物體的邊界輪廓。Canny算法是一種經(jīng)典且廣泛應(yīng)用的邊緣檢測算法，常用于人民幣圖像的輪廓檢測。Canny算法的實現(xiàn)過程主要包括以下幾個步驟：首先，對輸入的人民幣灰度圖像進(jìn)行高斯濾波，以平滑圖像并減少噪聲的影響。高斯濾波通過一個高斯核與圖像進(jìn)行卷積運算，根據(jù)圖像中像素的鄰域分布情況，對每個像素進(jìn)行加權(quán)平均，從而達(dá)到平滑圖像的目的。接著，計算圖像的梯度強度和方向。通過使用Sobel算子等方法，分別計算圖像在水平和垂直方向上的梯度，進(jìn)而得到圖像的梯度幅值和方向信息。梯度幅值反映了圖像中像素灰度變化的劇烈程度，梯度方向則表示灰度變化的方向。然后，采用非極大值抑制技術(shù)對梯度幅值進(jìn)行細(xì)化。在梯度幅值圖像中，每個像素點的梯度幅值表示該點的邊緣強度，但其中可能存在一些非真正邊緣點的較大梯度幅值。非極大值抑制通過比較每個像素點與其鄰域像素點的梯度幅值，只保留梯度幅值局部最大的點作為邊緣點，從而得到更細(xì)、更準(zhǔn)確的邊緣。最后，通過雙閾值檢測和邊緣跟蹤來確定最終的邊緣輪廓。設(shè)定兩個閾值，高閾值和低閾值，梯度幅值大于高閾值的點被確定為強邊緣點，梯度幅值小于低閾值的點被舍棄，而梯度幅值介于高閾值和低閾值之間的點，則通過邊緣跟蹤算法，根據(jù)其與強邊緣點的連接關(guān)系來確定是否為邊緣點。經(jīng)過Canny算法處理后，人民幣圖像中的邊緣輪廓得以清晰呈現(xiàn)，為后續(xù)的形狀特征分析提供了準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。通過分析這些邊緣輪廓的完整性和連續(xù)性，可以判斷人民幣是否存在撕裂、缺損等形狀異常情況。如果人民幣圖像的邊緣輪廓出現(xiàn)中斷或不連續(xù)的情況，可能暗示著存在撕裂或缺損的殘缺類型。矩特征是一種基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計的形狀描述方法，它能夠?qū)D像的形狀進(jìn)行定量分析。在形狀分析中，常用的矩包括幾何矩和中心矩。對于一個二維圖像f(x,y)，其p+q階幾何矩m_{pq}定義為m_{pq}=\sum_{x}\sum_{y}x^py^qf(x,y)，其中p和q為非負(fù)整數(shù)。幾何矩描述了圖像中像素分布的一種統(tǒng)計特性，不同階數(shù)的幾何矩具有不同的物理意義。零階幾何矩m_{00}表示圖像中所有像素的總和，它與圖像的面積成正比，通過m_{00}可以計算出圖像的面積信息。一階幾何矩m_{10}和m_{01}可用于計算圖像的質(zhì)心坐標(biāo)，質(zhì)心坐標(biāo)(x_c,y_c)可通過公式x_c=\frac{m_{10}}{m_{00}}，y_c=\frac{m_{01}}{m_{00}}計算得到，質(zhì)心信息對于判斷圖像的形狀對稱性和位置關(guān)系具有重要作用。中心矩則是相對于質(zhì)心的矩，它能夠消除圖像平移的影響，更準(zhǔn)確地描述圖像的形狀特征。p+q階中心矩\mu_{pq}定義為\mu_{pq}=\sum_{x}\sum_{y}(x-x_c)^p(y-y_c)^qf(x,y)。通過計算不同階數(shù)的中心矩，可以得到一系列能夠描述圖像形狀的特征量。二階中心矩可以用于計算圖像的慣性主軸方向和離心率，慣性主軸方向反映了圖像形狀在不同方向上的分布特性，離心率則可以衡量圖像形狀的扁平程度。三階中心矩可以用于描述圖像的對稱性，如三階中心矩中的某些分量可以反映圖像是否具有左右對稱或上下對稱的特性。在人民幣殘缺檢測中，通過計算正常人民幣圖像和待檢測圖像的矩特征，并進(jìn)行對比分析，可以判斷人民幣是否存在形狀上的異常。如果人民幣出現(xiàn)殘缺，其矩特征會發(fā)生相應(yīng)變化，通過分析這些變化可以準(zhǔn)確地識別出殘缺的類型和程度。對于一張出現(xiàn)缺損的人民幣，其面積會減小，相應(yīng)的零階幾何矩m_{00}會變?。煌瑫r，由于缺損導(dǎo)致形狀改變，其慣性主軸方向和離心率等基于中心矩計算的特征量也會發(fā)生變化，通過監(jiān)測這些變化可以有效地檢測出人民幣的缺損情況。3.4圖像分割算法選擇與優(yōu)化3.4.1傳統(tǒng)圖像分割算法在人民幣殘缺檢測中的應(yīng)用在人民幣殘缺檢測領(lǐng)域，傳統(tǒng)圖像分割算法曾被廣泛應(yīng)用，其中閾值分割和邊緣檢測算法是較為常用的方法，它們在一定程度上能夠?qū)崿F(xiàn)對人民幣圖像的分割，為殘缺檢測提供初步的支持，但也存在著明顯的局限性。閾值分割算法是一種基于圖像灰度特性的簡單而直接的分割方法，其核心思想是設(shè)定一個或多個閾值，根據(jù)像素的灰度值與閾值的比較結(jié)果，將圖像中的像素劃分為不同的類別，通常分為前景和背景兩類。在人民幣殘缺檢測中，該算法假設(shè)正常人民幣區(qū)域和殘缺區(qū)域具有不同的灰度特征，通過合理選擇閾值，可以將可能存在殘缺的區(qū)域從正常區(qū)域中分離出來。在處理一些因污漬導(dǎo)致顏色變深的人民幣圖像時，如果正常區(qū)域的灰度值主要分布在某個區(qū)間，而污漬區(qū)域的灰度值明顯高于該區(qū)間，那么通過設(shè)定合適的閾值，就可以將污漬區(qū)域（即可能的殘缺區(qū)域）分割出來。閾值分割算法計算簡單、速度快，在圖像背景和前景對比度較高且灰度分布相對簡單的情況下，能夠快速有效地實現(xiàn)圖像分割，對于一些簡單的人民幣殘缺情況，如明顯的大面積污漬、褪色等，能夠初步定位殘缺區(qū)域。然而，閾值分割算法在人民幣殘缺檢測中也面臨諸多挑戰(zhàn)。實際采集的人民幣圖像往往受到多種因素的影響，如光照不均勻、圖像模糊、噪聲干擾等，這使得圖像的灰度分布變得復(fù)雜，難以通過單一的全局閾值準(zhǔn)確地分割出殘缺區(qū)域。在光照不均勻的情況下，人民幣圖像的不同部位可能具有不同的灰度值，即使是正常區(qū)域，其灰度值也可能存在較大差異，此時全局閾值無法兼顧圖像的各個部分，容易導(dǎo)致分割錯誤，將正常區(qū)域誤判為殘缺區(qū)域，或者遺漏部分殘缺區(qū)域。該算法對于一些細(xì)微的殘缺特征，如小面積的撕裂、磨損等，由于其灰度變化不明顯，很難通過閾值分割準(zhǔn)確識別，容易造成漏檢。邊緣檢測算法則側(cè)重于檢測圖像中像素灰度值的突變，通過尋找圖像中的邊緣來實現(xiàn)區(qū)域的劃分。在人民幣殘缺檢測中，常見的邊緣檢測算法如Canny算法、Sobel算法等，能夠檢測出人民幣圖像中正常區(qū)域與殘缺區(qū)域之間的邊緣，從而確定殘缺的位置和形狀。當(dāng)人民幣出現(xiàn)撕裂時，撕裂處的邊緣會呈現(xiàn)出明顯的灰度變化，邊緣檢測算法可以捕捉到這些變化，勾勒出撕裂邊緣的輪廓，為判斷殘缺類型和程度提供依據(jù)。對于一些形狀規(guī)則的缺損，邊緣檢測算法也能較好地檢測出其邊界，便于后續(xù)的分析和處理。盡管邊緣檢測算法在檢測人民幣圖像邊緣方面具有一定的優(yōu)勢，但在實際應(yīng)用中也存在局限性。該算法對噪聲較為敏感，人民幣圖像在采集過程中不可避免地會引入噪聲，這些噪聲會導(dǎo)致邊緣檢測結(jié)果中出現(xiàn)大量的虛假邊緣，干擾對真實殘缺邊緣的判斷，增加后續(xù)處理的難度。在實際應(yīng)用中，需要先對圖像進(jìn)行去噪處理，但去噪過程可能會削弱真實的邊緣信息，影響邊緣檢測的準(zhǔn)確性。對于一些復(fù)雜的殘缺情況，如不規(guī)則的污漬覆蓋、多處細(xì)微磨損等，由于邊緣不清晰或不連續(xù)，邊緣檢測算法難以準(zhǔn)確地提取完整的邊緣，從而無法準(zhǔn)確地分割出殘缺區(qū)域，降低了殘缺檢測的精度。傳統(tǒng)圖像分割算法在人民幣殘缺檢測中具有一定的應(yīng)用價值，但由于其自身的局限性，難以滿足復(fù)雜多變的實際應(yīng)用需求，需要探索更先進(jìn)的圖像分割算法來提高人民幣殘缺檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。3.4.2基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割算法改進(jìn)隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割算法在人民幣殘缺檢測領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力。U-Net和MaskR-CNN作為兩種經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)圖像分割算法，在處理復(fù)雜圖像分割任務(wù)時表現(xiàn)出色，但針對人民幣殘缺檢測的特殊需求，仍需對其進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，以增強對復(fù)雜殘缺的分割能力。U-Net是一種廣泛應(yīng)用于圖像分割領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其采用了編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，通過跳躍連接將編碼器和解碼器對應(yīng)層的特征進(jìn)行融合，從而實現(xiàn)對圖像的高精度分割。在人民幣殘缺檢測中，U-Net能夠?qū)W習(xí)到人民幣圖像中正常區(qū)域和殘缺區(qū)域的特征表示，進(jìn)而準(zhǔn)確地分割出殘缺部分。為了進(jìn)一步提升U-Net在人民幣殘缺檢測中的性能，可以從多個方面進(jìn)行改進(jìn)。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面，可以引入注意力機制，如SE注意力模塊（Squeeze-and-ExcitationModule）。SE注意力模塊通過對特征圖的通道維度進(jìn)行擠壓和激勵操作，能夠自動學(xué)習(xí)不同通道特征的重要程度，增強對與殘缺相關(guān)特征的關(guān)注，抑制無關(guān)特征的干擾。在處理人民幣圖像時，SE注意力模塊可以使網(wǎng)絡(luò)更加聚焦于殘缺區(qū)域的特征，從而提高分割的準(zhǔn)確性。在損失函數(shù)方面，可以采用Dice損失函數(shù)與交叉熵?fù)p失函數(shù)相結(jié)合的方式。傳統(tǒng)的交叉熵?fù)p失函數(shù)在處理類別不均衡問題時存在一定的局限性，而Dice損失函數(shù)能夠更好地衡量預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽之間的重疊程度，對于分割小目標(biāo)和處理類別不均衡問題具有優(yōu)勢。在人民幣殘缺檢測中，殘缺區(qū)域相對正常區(qū)域往往較小，屬于小目標(biāo)范疇，采用Dice損失函數(shù)與交叉熵?fù)p失函數(shù)相結(jié)合的方式，可以充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，提高模型對殘缺區(qū)域的分割精度。MaskR-CNN是一種基于區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R-CNN）的實例分割算法，它不僅能夠檢測出目標(biāo)的類別和位置，還能為每個目標(biāo)生成精確的分割掩碼。在人民幣殘缺檢測中，MaskR-CNN可以準(zhǔn)確地定位人民幣圖像中的殘缺區(qū)域，并生成對應(yīng)的分割掩碼，對于復(fù)雜的殘缺情況，如多處撕裂、不規(guī)則缺損等，具有較強的分割能力。為了更好地適應(yīng)人民幣殘缺檢測的任務(wù)，可以對MaskR-CNN進(jìn)行優(yōu)化。在特征提取部分，可以采用更強大的骨干網(wǎng)絡(luò)，如ResNeXt系列網(wǎng)絡(luò)。ResNeXt網(wǎng)絡(luò)通過引入分組卷積和基數(shù)（Cardinality）的概念，在不增加過多計算量的情況下，能夠顯著提升網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力。在處理人民幣圖像時，ResNeXt骨干網(wǎng)絡(luò)可以提取更豐富、更具代表性的特征，從而提高M(jìn)askR-CNN對復(fù)雜殘缺特征的學(xué)習(xí)能力，增強分割效果。在訓(xùn)練過程中，可以采用遷移學(xué)習(xí)的策略，利用在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型作為初始化參數(shù)，然后在人民幣殘缺檢測數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。這樣可以充分利用預(yù)訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)到的通用圖像特征，加快模型在人民幣殘缺檢測任務(wù)上的收斂速度，提高模型的泛化能力，使其能夠更好地應(yīng)對不同場景下的人民幣殘缺檢測任務(wù)。通過對基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割算法進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，可以顯著增強其對復(fù)雜殘缺人民幣圖像的分割能力，提高人民幣殘缺檢測的準(zhǔn)確性和可靠性，為實際應(yīng)用提供更強大的技術(shù)支持。3.5殘缺判定與評估3.5.1殘缺類型識別方法在完成人民幣圖像的分割后，準(zhǔn)確識別殘缺類型是關(guān)鍵步驟，它對于后續(xù)合理處理殘缺人民幣至關(guān)重要。通過深入分析分割結(jié)果中殘缺區(qū)域的形狀、位置以及與人民幣票面特征的關(guān)聯(lián)等信息，能夠有效判斷殘缺類型。對于撕裂類型的殘缺，其顯著特征在于分割出的殘缺區(qū)域呈現(xiàn)出細(xì)長且不規(guī)則的形狀，通常會沿著人民幣的邊緣或在票面內(nèi)部形成線性的斷裂痕跡。在邊緣處的撕裂，會使人民幣的邊緣出現(xiàn)不連續(xù)的缺口，缺口的形狀往往是參差不齊的，這與正常的人民幣邊緣的平滑、整齊形成鮮明對比。而在票面內(nèi)部的撕裂，會呈現(xiàn)出一條或多條細(xì)長的裂縫，裂縫的寬度可能不一致，且裂縫周圍的像素特征與正常區(qū)域存在明顯差異。在識別時，通過檢測這些不規(guī)則的細(xì)長區(qū)域，結(jié)合邊緣檢測和形狀分析算法，能夠準(zhǔn)確判斷出撕裂型殘缺。可以利用Canny邊緣檢測算法提取圖像的邊緣信息，對于檢測到的邊緣中斷或出現(xiàn)異常延伸的部分，進(jìn)一步分析其周圍像素的連續(xù)性和分布情況，若符合撕裂的形狀特征，則判定為撕裂型殘缺。缺損類型的殘缺表現(xiàn)為分割出的區(qū)域呈現(xiàn)出塊狀缺失，形狀多為不規(guī)則的多邊形。這些缺損區(qū)域可能出現(xiàn)在人民幣的任意位置，如票面的角部、邊緣或內(nèi)部。在角部的缺損，會導(dǎo)致人民幣的角缺失一部分，呈現(xiàn)出不規(guī)則的形狀；在邊緣的缺損，會使邊緣出現(xiàn)凹陷或缺失；在內(nèi)部的缺損，則會形成一個或多個不規(guī)則的空洞。判斷缺損類型時，重點關(guān)注分割區(qū)域的面積、形狀以及與人民幣圖案的關(guān)系。通過計算缺損區(qū)域的面積和周長等幾何參數(shù)，結(jié)合其形狀的不規(guī)則性，判斷是否符合缺損的特征。如果一個分割區(qū)域的面積較大，形狀不規(guī)則，且位于人民幣圖案的關(guān)鍵部位，導(dǎo)致圖案不完整，那么很可能是缺損型殘缺。同時，對比正常人民幣圖案，觀察缺損區(qū)域?qū)D案的破壞程度，進(jìn)一步確認(rèn)缺損類型。污損類型的殘缺主要通過分割區(qū)域的顏色和紋理異常來識別。由于污損可能是由墨水、油漬、污漬等造成的，這些污損會改變?nèi)嗣駧旁镜念伾图y理特征。在顏色方面，污損區(qū)域的顏色會與正常區(qū)域不同，可能會變深、變淺或呈現(xiàn)出其他異常顏色。在紋理方面，污損會使原本清晰的圖案紋理變得模糊、混亂或被覆蓋。通過對分割出的疑似污損區(qū)域進(jìn)行顏色分析和紋理特征提取，與正常區(qū)域的顏色和紋理進(jìn)行對比，可以判斷是否為污損型殘缺。在顏色分析中，計算污損區(qū)域的顏色均值、方差等統(tǒng)計量，與正常區(qū)域的相應(yīng)統(tǒng)計量進(jìn)行比較，若差異較大，則可能存在污損。在紋理分析中，利用灰度共生矩陣等方法提取紋理特征，對比正常區(qū)域和疑似污損區(qū)域的紋理特征差異，從而準(zhǔn)確識別污損型殘缺。3.5.2殘缺程度評估指標(biāo)準(zhǔn)確評估人民幣的殘缺程度對于確定其兌換價值和處理方式具有重要意義。本研究采用面積占比和周長變化等指標(biāo)來量化評估人民幣的殘缺程度，這些指標(biāo)能夠從不同角度反映殘缺對人民幣票面的影響程度。面積占比是評估殘缺程度的重要指標(biāo)之一，它通過計算分割出的殘缺區(qū)域面積與整幅人民幣圖像面積的比值來衡量殘缺程度。該比值越大，表明殘缺區(qū)域在人民幣圖像中所占的比例越大，殘缺程度越嚴(yán)重。對于一張完整的人民幣圖像，其面積設(shè)為S_{total}，經(jīng)過圖像分割后，檢測到的殘缺區(qū)域面積為S_{defect}，則面積占比R_{area}可通過公式R_{area}=\frac{S_{defect}}{S_{total}}計算得出。在實際應(yīng)用中，根據(jù)中國人民銀行制定的《殘缺污損人民幣兌換辦法》，能辨別面額、票面剩余四分之三以上（含四分之三）且圖案文字能按原樣連接的殘缺污損人民幣，可以全額兌換，此時面積占比R_{area}\leq\frac{1}{4}；能辨別面額、票面剩余二分之一至四分之三以下（含二分之一）且圖案文字能按原樣連接的，按半額兌換，即\frac{1}{4}<R_{area}\leq\frac{1}{2}。通過面積占比指標(biāo)，能夠直觀地判斷人民幣的殘缺程度是否符合全額或半額兌換標(biāo)準(zhǔn)，為金融機構(gòu)和貨幣管理部門提供明確的決策依據(jù)。周長變化也是評估殘缺程度的有效指標(biāo)，特別是對于邊緣處的殘缺，如撕裂或缺損。當(dāng)人民幣出現(xiàn)邊緣殘缺時，其輪廓周長會發(fā)生變化。通過計算殘缺人民幣圖像的輪廓周長P_{defect}與正常人民幣圖像輪廓周長P_{normal}的差值，再除以正常人民幣圖像輪廓周長，得到周長變化率R_{perimeter}，公式為R_{perimeter}=\frac{|P_{defect}-P_{normal}|}{P_{normal}}。周長變化率越大，說明邊緣殘缺越嚴(yán)重，對人民幣的完整性影響越大。在檢測撕裂型殘缺時，如果撕裂導(dǎo)致人民幣邊緣出現(xiàn)較長的缺口，那么輪廓周長會明顯增加，周長變化率也會相應(yīng)增大；對于邊緣缺損的情況，輪廓周長會減少，周長變化率同樣能夠反映出缺損的程度。周長變化指標(biāo)從邊緣輪廓的角度補充了對殘缺程度的評估，與面積占比指標(biāo)相互配合，能夠更全面、準(zhǔn)確地評估人民幣的殘缺程度。四、實驗與結(jié)果分析4.1實驗設(shè)計4.1.1數(shù)據(jù)集構(gòu)建為了確保基于圖像分割的人民幣殘缺檢測算法能夠在實際應(yīng)用中準(zhǔn)確、可靠地運行，構(gòu)建一個高質(zhì)量、多樣化的數(shù)據(jù)集是至關(guān)重要的。本研究通過多種渠道采集真實人民幣圖像，并采用專業(yè)的圖像處理技術(shù)模擬不同類型和程度的殘缺情況，以此構(gòu)建了一個全面且具有代表性的數(shù)據(jù)集。在真實人民幣圖像采集方面，為了涵蓋不同的使用場景和條件，從多個金融機構(gòu)、商業(yè)場所收集了大量的人民幣圖像樣本。這些圖像樣本包括了第五套人民幣各個面額的紙幣，涵蓋了不同的流通時間和使用頻率。在采集過程中，使用高分辨率的圖像采集設(shè)備，確保能夠清晰捕捉到人民幣的各種細(xì)節(jié)特征，如票面圖案、文字、防偽特征等。同時，為了模擬實際應(yīng)用中的復(fù)雜情況，在不同的光照條件下進(jìn)行圖像采集，包括自然光、室內(nèi)燈光等，以獲取具有不同光照強度和角度的圖像樣本。還在不同的背景環(huán)境下采集圖像，如白色桌面、黑色背景、帶有紋理的背景等，以增加數(shù)據(jù)集的多樣性。共采集了5000張真實人民幣圖像，其中每個面額的圖像數(shù)量大致均衡，以保證對不同面額人民幣的檢測效果都能得到充分驗證。為了模擬人民幣的殘缺情況，運用圖像處理軟件對采集到的真實人民幣圖像進(jìn)行處理。針對撕裂型殘缺，使用圖像編輯工具沿著人民幣的邊緣或內(nèi)部繪制不規(guī)則的撕裂線條，模擬不同長度和寬度的撕裂情況，包括單處撕裂和多處撕裂。對于缺損型殘缺，通過在圖像中刪除部分區(qū)域，形成不規(guī)則的多邊形缺損，模擬角部缺損、邊緣缺損和內(nèi)部缺損等不同位置的缺損情況。在模擬污損型殘缺時，利用圖像處理軟件中的畫筆工具和濾鏡效果，在人民幣圖像上添加不同顏色、形狀和大小的污漬，以模擬墨水污漬、油漬、污漬覆蓋等多種污損情況。通過這些處理，共生成了3000張模擬殘缺的人民幣圖像，其中每種殘缺類型的圖像數(shù)量根據(jù)實際情況進(jìn)行合理分配，以確保數(shù)據(jù)集能夠全面反映各種殘缺類型的特征。為了提高數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和可靠性，對采集和模擬生成的圖像進(jìn)行了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作。標(biāo)注內(nèi)容包括人民幣的面額、殘缺類型（撕裂、缺損、污損等）、殘缺位置以及殘缺程度等信息。對于殘缺位置的標(biāo)注，使用精確的坐標(biāo)系統(tǒng)在圖像上標(biāo)記出殘缺區(qū)域的邊界；對于殘缺程度的標(biāo)注，通過計算殘缺區(qū)域的面積占整幅圖像面積的比例，將殘缺程度分為輕度、中度和重度三個等級。在標(biāo)注過程中，由專業(yè)的圖像分析人員和金融領(lǐng)域?qū)＜夜餐M(jìn)行審核，確保標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性。經(jīng)過標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)被劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，其中訓(xùn)練集包含5600張圖像，用于訓(xùn)練模型；驗證集包含1000張圖像，用于調(diào)整模型參數(shù)和評估模型的性能；測試集包含1400張圖像，用于最終測試模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。通過這樣的數(shù)據(jù)集構(gòu)建過程，為基于圖像分割的人民幣殘缺檢測算法的訓(xùn)練和評估提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。4.1.2實驗環(huán)境與參數(shù)設(shè)置本實驗依托高性能的硬件平臺和先進(jìn)的軟件環(huán)境，以確保算法能夠高效、準(zhǔn)確地運行。硬件方面，采用配備IntelXeonPlatinum8380處理器的服務(wù)器，其強大的計算能力能夠快速處理大量的圖像數(shù)據(jù)。該處理器擁有高核心數(shù)和頻率，具備出色的多線程處理能力，能夠同時執(zhí)行多個復(fù)雜的計算任務(wù)，為圖像預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練等環(huán)節(jié)提供了強大的計算支持。搭配NVIDIAA100GPU，其具備卓越的并行計算性能，能夠加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理過程。在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時，NVIDIAA100GPU能夠顯著縮短計算時間，提高實驗效率。服務(wù)器還配