一种介质鉴定方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本发明涉及图像检测领域，特别是涉及一种介质鉴定方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

目前，在对钞票进行防伪检验时，通常需要对钞票的镂空安全线进行完整性检测以及镂空图文检测，完整性检测的方式通常为在安全线区域内，抽样查找某一行连续最黑的窗口，并求取最黑窗口内的灰度最大值，并求取若干抽样行最大值的均值，在安全线区域内统计小于该均值的黑点数，若满足黑点数阈值要求，则安全线判为完整的安全线。而镂空图文检测的方式则是通过遍历安全线内的每一列，标记满足设定条件的跳变点，计算跳变点占总列的比例，使用大量正常的纸币统计该比例波动范围，若检测到安全线在正常纸币波动范围内，则判为存在镂空图文。

然而，不管是完整性检测还是镂空图文检测，都是通过统计阈值的方式来处理，需要依赖于大量正常纸币数据的统计结果，而且检测安全线完整性应对某些存在亮暗分段但不是很明显的假安全线能力不足，检测镂空图文的方法则对图像质量要求高，安全线跳变点检测不稳定，对镂空图文的识别度较低。

技术实现要素：

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种介质鉴定方法和相应的一种介质鉴定装置。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种介质鉴定方法，所述介质包括正常介质和待检测介质，所述方法包括：

从采集的所述正常介质的图像中确定含有第一对象的目标区域；所述第一对象中包含第一图案；

采用所述目标区域，获取与所述第一对象对应的第一轮廓特征点；

采用所述目标区域，获取与所述第一图案对应的第二轮廓特征点；

采用所述第一轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，判断所述待检测介质的第二对象是否完整；

采用所述第二轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，判断所述待检测介质的第二图案个数是否超过预设阈值；

若所述第二对象完整且所述第二图案个数超过预设阈值，则将所述待检测介质的第二对象确定为正常对象。

可选地，所述采用所述目标区域，获取与所述第一对象对应的第一轮廓特征点的步骤，包括：

对所述目标区域进行二值化，获得目标区域二值图；

基于所述目标区域二值图，获取与所述第一对象对应的第一轮廓特征点。

可选地，所述目标区域还包括除第一对象以外的第一背景区域，所述第一轮廓特征点包括对象轮廓特征点和第一背景特征点，所述对象轮廓特征点位于所述第一对象内，所述第一背景特征点位于所述第一背景区域内，所述基于所述目标区域二值图，获取与所述第一对象对应的第一轮廓特征点的步骤包括：

基于第一预设权重确定所述对象轮廓特征点的第一数量和所述第一背景特征点的第二数量；

采用所述第一数量和所述第二数量，在所述目标区域二值图中获取所述对象轮廓特征点和所述第一背景特征点。

可选地，所述采用所述第一轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，判断所述待检测介质的第二对象是否完整的步骤，包括：

采用所述第一轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，确定所述第一轮廓特征点与所述待检测介质之间的第一匹配度；

从所述第一匹配度中确定第一最高匹配度；

判断所述第一最高匹配度是否超过预设的第一匹配度阈值；

若所述第一最高匹配度超过预设的第一匹配度阈值，则确定所述待检测介质的第二对象完整。

可选地，所述采用所述目标区域，获取与所述第一图案对应的第二轮廓特征点的步骤包括：

从所述目标区域中确定第一对象所在的对象区域；

按照预设分区数量对所述对象区域进行分区二值化，获得对象区域分区二值图；

基于所述对象区域分区二值图，获取与所述第一图案对应的第二轮廓特征点。

可选地，所述从所述目标区域中确定第一对象所在的对象区域的步骤，包括：

基于预设的目标对象宽度，计算所述目标区域的列投影像素和，获取与最小列投影像素和对应的起始区域坐标和结束区域坐标；

基于所述起始区域坐标和所述结束区域坐标，确定第一对象所在的对象区域；

基于所述目标对象宽度和所述第一图案的像素高度，将所述对象区域分为多个对象子区域；

对所述多个对象子区域进行对数变换处理，获得目标对象区域。

可选地，所述对所述多个对象子区域进行对数变换处理，获得目标对象区域的步骤包括：

采用每个对象子区域的原始灰度值、最小灰度值、最大灰度值以及预设的变换比例分别对对应的所述对象子区域进行对数变换，获得多个目标对象子区域；

采用所述多个目标对象子区域获得目标对象区域。

可选地，所述第二轮廓特征点包括图案轮廓特征点和第二背景特征点，所述对象区域二值图包括第一图案和除所述第一图案以外的第二背景区域，所述图案轮廓特征点位于所述第一图案内，所述第二背景特征点位于所述第二背景区域内，所述基于所述对象区域二值图，获取与所述第一图案对应的第二轮廓特征点的步骤包括：

基于第二预设权重确定所述图案轮廓特征点的第三数量和所述第二背景特征点的第四数量；

采用所述第三数量和所述第四数量，在所述对象区域分区二值图中获取所述图案轮廓特征点和所述第二背景特征点。

可选地，所述待检测介质中包括多个待检测图案，所述采用所述第二轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，判断所述待检测介质的第二图案个数是否超过预设阈值的步骤，包括：

采用所述第二轮廓特征点在所述多个待检测图案中进行滑动匹配，确定所述第二轮廓特征点与所述待检测图案之间的第二匹配度；

判断所述第二匹配度是否超过预设的第二匹配度阈值；

若所述第二匹配度超过预设的第二匹配度阈值，则将所述待检测图案确定为第二图案；

判断所述第二图案的数量是否超过预设的数量阈值；

若所述第二图案的数量超过预设的数量阈值，则确定所述待检测介质的第二图案个数超过预设阈值。

本发明实施例还公开了一种介质鉴定装置，所述介质包括正常介质和待检测介质，所述装置包括：

目标区域确定模块，用于从采集的所述正常介质的图像中确定含有第一对象的目标区域；所述第一对象中包含第一图案；

第一轮廓特征点获取模块，用于采用所述目标区域，获取与所述第一对象对应的第一轮廓特征点；

第二轮廓特征点获取模块，用于采用所述目标区域，获取与所述第一图案对应的第二轮廓特征点；

第一判断模块，用于采用所述第一轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，判断所述待检测介质的第二对象是否完整；

第二判断模块，用于采用所述第二轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，判断所述待检测介质的第二图案个数是否超过预设阈值；

正常对象确定模块，用于若所述第二对象完整且所述第二图案个数超过预设阈值，则将所述待检测介质的第二对象确定为正常对象。

本发明实施例还公开了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上介质鉴定方法的步骤。

本发明实施例还公开了一个或多个机器可读存储介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行如上所述的一个或多个介质鉴定方法的步骤。

本发明实施例包括以下优点：

本发明实施例中，从采集的正常介质的图像中确定含有第一对象的目标区域，从而在采集的图像中确认第一对象所在的区域，减少后续图像处理的工作量，第一对象中包含第一图案，采用目标区域，获取与第一对象对应的第一轮廓特征点，从而确定正常介质中的第一对象所具备的特征，采用目标区域，获取与第一图案对应的第二轮廓特征点，从而确定正常介质中的第一图案所具备的特征，采用第一轮廓特征点在待检测介质中进行滑动匹配，判断待检测介质的第二对象是否完整，从而判断待检测介质中的第二对象是否与正常介质中的第一对象相同，采用第二轮廓特征点在待检测介质中进行滑动匹配，判断待检测介质的第二图案个数是否超过预设阈值，从而判断待检测介质中与正常介质中的第一图案相同的第二图案数量是否符合正常介质中第一图案的数量，若第二对象完整且第二图案个数超过预设阈值，则将待检测介质的第二对象确定为正常对象。从而无需依赖大量正常纸币数据的统计结果，且对于存在亮暗分段但不是很明显的假安全线能够有效鉴定，并且降低了检测镂空图文时的图像质量要求，提高了镂空图文的识别度，从而提高了镂空安全线的鉴定效果。

附图说明

图1是本发明的一种介质鉴定方法实施例的步骤流程图；

图2是本发明的一种目标区域的示意图；

图3是本发明的另一种介质鉴定方法实施例的步骤流程图；

图4是本发明的一种目标对象区域的示意图；

图5是本发明的一种介质鉴定装置实施例的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参照图1，示出了本发明的一种介质鉴定方法实施例的步骤流程图，所述介质包括正常介质和待检测介质，具体可以包括如下步骤：

步骤101，从采集的所述正常介质的图像中确定含有第一对象的目标区域；所述第一对象中包含第一图案。

具体的，介质包括已被确认正常的正常介质，以及还需要经过鉴定的待检测介质，采用图像识别采集设备，例如图像传感器，采集正常介质的图像，从采集的图像中确定含有第一对象的目标区域，第一对象包含有特定的第一图案，例如当介质为纸币时，正常介质指的是已经过鉴定，确定为真钞的纸币，而待检测介质指的则是还未经过鉴定，不能确定是否为真钞的纸币，第一对象可以为纸币上的镂空安全线，第一图案可以为镂空安全线中的镂空图文，则目标区域则可以为纸币中包含镂空安全线的区域。如图2所示，为截取的2015版100元面值人民币的镂空安全线所在的目标区域。

步骤102，采用所述目标区域，获取与所述第一对象对应的第一轮廓特征点。

在获取目标区域后，可以获取与第一对象对应的第一轮廓特征点，第一轮廓特征点为用于表征第一对象的形状的特征点，例如当第一对象为纸币的镂空安全线时，镂空安全线所构成的区域一般为矩形，矩形的四条边为镂空安全线的边缘，通过这四条边将镂空安全线所在的区域和目标区域中的其他区域区分开来，因此为了从目标区域中确定出镂空安全线所在的区域，第一轮廓特征点为多个可以代表镂空安全线边缘轮廓的特征点，具体的，可以在目标区域中选取靠近镂空安全线边缘的点作为第一轮廓特征点。

步骤103，采用所述目标区域，获取与所述第一图案对应的第二轮廓特征点。

在获取目标区域后，还可以获取与第一对象所包含的第一图案对应的第二轮廓特征点，第二轮廓特征点为用于表征第一图案的形状的特征点，例如第一图案为纸币镂空安全线中的镂空图文，镂空图文是位于镂空安全线所在区域内部的图案和/或文字，镂空图文的边缘将镂空图文与位于镂空安全线内的其他区域区分开来，为了确定镂空图文所在的区域，第二轮廓特征点则为多个可以代表镂空图文的边缘轮廓的特征点，具体的，可以取靠近镂空安全线边缘的点作为第二轮廓特征点。

步骤104，采用所述第一轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，判断所述待检测介质的第二对象是否完整。

在获得正常介质的第一轮廓特征点后，采用第一轮廓特征点在待检测介质中进行滑动匹配，具体的，可以在获取了待检测介质的图像后，采用第一轮廓特征点在待检测介质的图像中不断进行滑动，在滑动时对待检测介质的图像的每个区域都用第一轮廓特征点去进行匹配，若第一轮廓特征点与待检测介质的图像中的区域匹配成功则可以认为待检测介质的第二对象与正常介质中的第一对象是相同的，从而可以判断第二对象是完整的。例如，当待检测介质为纸币时，即采用获取的正常纸币的镂空安全线的轮廓特征点在待检测的纸币的图像上进行滑动检测，通过将第一轮廓特征点与待检测的纸币的图像上每个区域进行匹配，从而判断待检测的纸币的镂空安全线是否与正常纸币的镂空安全线的第一轮廓特征点匹配，若两者匹配，则可以判断待检测纸币的镂空安全线与正常纸币的镂空安全线相同，即待检测纸币的镂空安全线是完整的镂空安全线。

步骤105，采用所述第二轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，判断所述待检测介质的第二图案个数是否超过预设阈值。

在获得正常介质的第二轮廓特征点后，采用第二轮廓特征点在待检测介质中进行滑动匹配，具体的，对于正常介质而言，正常介质的第一对象中包含有多个第一图案，因此第一图案的数量是判断介质是否为正常介质的指标，为了鉴定待检测介质中待检测的图案是否正常，可以在获取了待检测介质的图像后，采用第二轮廓特征点在待检测介质的图像中不断进行滑动，对待检测介质的图像中的每一个区域都采用第二轮廓特征点进行匹配，由于待检测介质的第二对象中包含多个待检测的图案，因此每次匹配成功，都可以确定待检测介质中有一个与正常介质的第一图案相同的图案，即第二图案，记录下所确定的第二图案的数量，当待检测介质的第二图案的数量超过预设阈值则可以认为待检测介质的第二图案的数量满足正常介质中第一图案的数量要求。例如，当待检测介质为纸币时，即获取正常纸币的镂空安全线中镂空图文的轮廓特征点，在待检测纸币的图像上滑动，对图像中的每个区域都采用镂空图文的轮廓特征点进行匹配检测，如果待检测纸币中有区域与镂空图文的轮廓特征点匹配程度超过了预先设置的阈值，则可以确定待检测纸币的该区域存在与正常纸币相同的镂空图文，统计待检测纸币中存在的，与正常纸币相同的镂空图文的数量，当该数量超过了预先设置的阈值时，则可以判断待检测纸币的镂空图文符合正常纸币镂空图文的要求，例如正常纸币的镂空图文数量应该超过20个，则数量的阈值可以设定为20，统计在待检测纸币中确定的，与正常纸币的镂空图文相同的第二图文的数量，当该数量超过20的时候，确认待检测纸币的镂空图文符合正常纸币的镂空图文要求，待检测纸币的镂空图文正常。

步骤106，若所述第二对象完整且所述第二图案个数超过预设阈值，则将所述待检测介质的第二对象确定为正常对象。

在确定了第二对象完整，且第二图案个数超过预设阈值后，可以确定待检测介质的第二对象与正常介质的第一对象相同，因此可以确定第二对象为正常对象。例如对于纸币而言，判断纸币真伪的一种常用方法是通过确定纸币的镂空安全线是否正常，而镂空安全线的正常与否主要依靠两个方面，一是镂空安全线是否完整，即不存在断裂或弯曲等问题，而另一个方面则是确定位于镂空安全线内的镂空图文是否正常，即镂空图文的样式和数量是否符合预设的标准，从而判断纸币是否为真币。因此在确定了待检测纸币的镂空安全线完整无异常，且镂空安全线内部的镂空图文也符合标准后，则可以确定待检测纸币的镂空安全线是正常的。

在本发明实施例中，从采集的正常介质的图像中确定含有第一对象的目标区域，从而在采集的图像中确认第一对象所在的区域，减少后续图像处理的工作量，第一对象中包含第一图案，采用目标区域，获取与第一对象对应的第一轮廓特征点，从而确定正常介质中的第一对象所具备的特征，采用目标区域，获取与第一图案对应的第二轮廓特征点，从而确定正常介质中的第一图案所具备的特征，采用第一轮廓特征点在待检测介质中进行滑动匹配，判断待检测介质的第二对象是否完整，从而判断待检测介质中的第二对象是否与正常介质中的第一对象相同，采用第二轮廓特征点在待检测介质中进行滑动匹配，判断待检测介质的第二图案个数是否超过预设阈值，从而判断待检测介质中与正常介质中的第一图案相同的第二图案数量是否符合正常介质中第一图案的数量，若第二对象完整且第二图案个数超过预设阈值，则将待检测介质的第二对象确定为正常对象。从而无需依赖大量正常纸币数据的统计结果，且对于存在亮暗分段但不是很明显的假安全线能够有效鉴定，并且降低了检测镂空图文时的图像质量要求，提高了镂空图文的识别度，提高了纸币镂空安全线的整体鉴定效果。

参考图3，示出了本发明的另一种介质鉴定方法实施例的步骤流程图，为方便描述，本实施例以纸币作为介质，进行举例说明，所述介质包括正常介质和待检测介质，即包括正常纸币和待检测纸币，正常纸币为已经经过检测，确定为真钞的纸币，而待检测纸币则是尚未经过检测，无法判断真伪的纸币，具体可以包括如下步骤：

步骤201，从采集的所述正常介质的图像中确定含有第一对象的目标区域；所述第一对象中包含第一图案。

从采集的正常纸币的图像中，确定含有镂空安全线的区域，即第一对象的目标区域，镂空安全线中包含有多个镂空图文，即第一图案，例如对于100元面额的纸币来说，镂空安全线中包含有多个“￥100”样式的镂空图文。

步骤202，采用所述目标区域，获取与所述第一对象对应的第一轮廓特征点。

在本发明一种可选实施例中，所述步骤202还包括如下子步骤：

对所述目标区域进行二值化，获得目标区域二值图；

基于所述目标区域二值图，获取与所述第一对象对应的第一轮廓特征点。

具体的，可以先对目标区域进行二值化处理，先计算目标区域图像的灰度平均值，然后再采用灰度平均值和预设的二值化偏置值即可计算出进行二值化处理所需的二值化阈值，最后再采用二值化阈值对目标区域进行二值化，得到目标区域二值图。对于纸币而言，在对包含镂空安全线的图像进行二值化后，镂空安全线与除了镂空安全线以外的区域对比更加明显，镂空安全线所在的区域由连续的黑色像素点组成，而除镂空安全线以外的区域则是由连续白色像素点组成，可以对该包含镂空安全线的图像的二值图进行描摹镂空安全线的轮廓特征点，即获取镂空安全线的轮廓特征点。

在本发明一种可选实施例中，所述目标区域还包括除第一对象以外的第一背景区域，所述第一轮廓特征点包括对象轮廓特征点和第一背景特征点，所述对象轮廓特征点位于所述第一对象内，所述第一背景特征点位于所述第一背景区域内，所述基于所述目标区域二值图，获取与所述第一对象对应的第一轮廓特征点的步骤包括：

基于第一预设权重确定所述对象轮廓特征点的第一数量和所述第一背景特征点的第二数量；

采用所述第一数量和所述第二数量，在所述目标区域二值图中获取所述对象轮廓特征点和所述第一背景特征点。

在目标区域中，除了镂空安全线外，还包括背景区域，在获取镂空安全线的轮廓特征点时，为了更好地表示镂空安全线的特征，可以从镂空安全线所在的区域内，以及背景区域内分别选取一定数量的特征点共同组成镂空安全线的轮廓特征点。具体的，对于镂空安全线区域内的特征点，可以选取位于镂空安全线内，靠近镂空安全线边缘轮廓的点以及位于镂空安全线内部，不靠近镂空安全线边缘轮廓的点组成对象轮廓特征点。而对于除镂空安全线外的背景区域而言，则选取位于背景区域内，靠近镂空安全线边缘轮廓的特征点作为背景特征点，再采用对象轮廓特征点和背景特征点共同作为镂空安全线的轮廓特征点。为了增加完整安全线和非完整安全线之间的区分度，对象轮廓特征点的数量权重要比背景特征点的数量权重更大，例如当获取的第一轮廓特征点总数为192个时，可获取128个对象轮廓特征点，64个背景特征点。因此可以根据预先确定的数量权重，确定需要获取的对象轮廓特征点数量和背景特征点数量，然后在包含镂空安全线的目标区域二值图中获取对应数量的对象轮廓特征点和背景特征点。需要注意的是，第一轮廓特征点的数量以及数量权重可以根据用户的需求自行进行设置，本发明实施例对此不作限制。

步骤203，从所述目标区域中确定第一对象所在的对象区域。

具体的，从目标区域中确定镂空安全线的对象区域，即确定镂空安全线的具体起始坐标和结束坐标。对于镂空安全线而言，其一般为矩形区域，而矩形区域由矩形的长和宽组成，与不包括镂空安全线的背景区域相比，镂空安全线所在的区域在图像上所显示的颜色更深，颜色越深，像素点的像素值则更小，因此可以通过比较包含镂空安全线的目标区域中每一列的像素点之和，从中确定最小的列投影像素和，即为镂空安全线所在的矩形区域的两条长边所在的位置，再获取组成长边的多个像素点的坐标，例如以左侧作为镂空安全线的起始侧，而右侧作为结束侧，则左侧长边的多个像素点的坐标共同组成镂空安全线的起始坐标，而右侧长边的多个像素点的坐标共同组成镂空安全线的结束坐标。

在本发明一种可选实施例中，所述步骤203包括如下子步骤：

基于预设的目标对象宽度，计算所述目标区域的列投影像素和，获取与最小列投影像素和对应的起始区域坐标和结束区域坐标；

基于所述起始区域坐标和所述结束区域坐标，确定第一对象所在的对象区域；

基于所述目标对象宽度和所述镂空图案的像素高度，将所述对象区域分为多个对象子区域；

对所述多个对象子区域进行对数变换处理，获得目标对象区域。

对于镂空安全线而言，其宽度，即矩形区域的宽度一般都为固定数值，因此可以基于该宽度，按列遍历宽度为镂空安全线宽度的列投影像素和，具体的，可以以镂空安全线的宽度作为列投影像素和的宽度，计算每一个以镂空安全线宽度为宽度的列投影像素和，列投影像素和指的是同列像素点的灰度值相加之和，从计算得到的多个以目标对象宽度为宽度的列投影像素和中选择最小的列投影像素和，该列投影像素和所对应的区域的位置即为目标对象的对象位置，例如若安全线的宽度为20个像素点，则可以以20个像素点作为列投影像素和的宽度，从目标区域的左侧开始，计算每一个以20个像素点作为列投影像素和宽度的列投影像素和，从第0列像素点开始，计算0-19列的列投影像素和，再计算1-20列的列投影像素和，以此类推，直至目标区域全部列都计算完毕，由于磁条或安全线在目标区域中颜色最深，即镂空安全线所在的列投影像素和数值最小，因此从所有列投影像素和中确定最小的列投影像素和，该列投影像素和的位置就是镂空安全线的位置。而在镂空安全线中，多个镂空图文是以逐个依次排列的方式存在的，且镂空图文的宽度与镂空安全线的宽度相同，因此可以以单个镂空图文的像素高度作为长，镂空安全线的宽度作为宽，将镂空安全线分成多个区域，即对象子区域，每个对象子区域包含一个镂空图文，采用每个对象子区域的原始灰度值、最小灰度值、最大灰度值以及预设的变换比例分别对多个对象子区域分别进行对数变换处理，获得经处理后的增强镂空安全线图像，如图4所示，为增强镂空安全线的示意图，图中可以看到镂空安全线内包含有多个“100”字样的镂空图文。

在本发明一种可选实施例中，所述对所述多个对象子区域进行对数变换处理，获得目标对象区域的步骤包括：

采用每个对象子区域的原始灰度值、最小灰度值、最大灰度值以及预设的变换比例分别对对应的所述对象子区域进行对数变换，获得多个目标对象子区域；

采用所述多个目标对象子区域获得目标对象区域。

具体的，可以采用每个对象子区域的原始灰度值、最小灰度值、最大灰度值以及预设的变换比例，分别对对应的对象子区域进行对数变换，从而得到多个经过对数变换的目标对象子区域，例如将对象子区域的原始灰度值与一个预设数值之和设为a，将对象子区域内最小的灰度值与一个预设数值之和设为b，将对象子区域内最大的灰度值与一个预设数值之和设为c，将a的对数与预设的变换比例之间的乘积减去b的对数与预设的变换比例之间的乘积得到d，将c的对数与预设的变换比例之间的乘积减去b的对数与预设的变换比例之间的乘积得到e，最后由d除以e再乘一个预设的数值则可以得到处理后的对象子区域的灰度值，对每个对象子区域进行处理后再将多个目标对象子区域合成目标对象区域，目标对象区域即为经过处理后的镂空安全线。

步骤204，按照预设分区数量对所述对象区域进行分区二值化，获得对象区域分区二值图。

由于增强镂空安全线中包含有多个镂空图文，因此可以按照预设的分区数量，例如分为8个区或16个区，对增强镂空安全线进行分区后再进行二值化，二值化的方式可参考步骤202中对目标区域进行二值化的过程，在此不再赘述，从而获得增强镂空安全线的分区二值图。

步骤205，基于所述对象区域分区二值图，获取与所述第一图案对应的第二轮廓特征点。

具体的，获得增加镂空安全线的分区二值图后，从分区二值图中获取与镂空图文对应的轮廓特征点。

在本发明一种可选实施例中，所述第二轮廓特征点包括图案轮廓特征点和第二背景特征点，所述对象区域二值图包括第一图案和除所述第一图案以外的第二背景区域，所述图案轮廓特征点位于所述第一图案内，所述第二背景特征点位于所述第二背景区域内，所述步骤205还包括如下子步骤：

基于第二预设权重确定所述图案轮廓特征点的第三数量和所述第二背景特征点的第四数量；

采用所述第三数量和所述第四数量，在所述对象区域分区二值图中获取所述图案轮廓特征点和所述第二背景特征点。

在增强镂空安全线的分区二值图中，除了镂空图文外，还包括镂空安全线内除了镂空图文以外的背景区域，即第二背景区域。在获取镂空图文的轮廓特征点时，为了更好地表示镂空图文的特征，可以获取位于镂空图文内，靠近镂空图文边缘轮廓的特征点，以及镂空图文内部的特征点共同作为图案轮廓特征点，再获取位于第二背景区域内，靠近镂空图文边缘轮廓的第二背景特征点，将图案轮廓特征点和第二背景特征点共同作为镂空图文的轮廓特征点。例如可获取64个图案轮廓特征点，64个第二背景特征点，共128个第二轮廓特征点。因此可以根据预先确定的第二数量权重，确定需要获取的图案轮廓特征点数量和背景特征点数量，然后在分区二值图中获取对应数量的图案轮廓特征点和第二背景特征点。需要注意的是，第二轮廓特征点的数量以及数量权重可以根据用户的需求自行进行设置，本发明实施例对此不作限制。

步骤206，采用所述第一轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，判断所述待检测介质的第二对象是否完整。

在本发明一种可选实施例中，所述步骤206，还包括如下子步骤：

采用所述第一轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，确定所述第一轮廓特征点与所述待检测介质之间的第一匹配度；

从所述第一匹配度中确定第一最高匹配度；

判断所述第一最高匹配度是否超过预设的第一匹配度阈值；

若所述第一最高匹配度超过预设的第一匹配度阈值，则确定所述待检测介质的第二对象完整。

具体地，可以采用第一轮廓特征点在待检测纸币包含有待检测镂空安全线的二值图中进行滑动匹配，对二值图中的每个区域都进行匹配度确定，确定每个区域中的点与第一轮廓特征点之间的匹配度，在滑动匹配完二值图的所有区域后，确定最高的匹配度并判断该匹配度是否超过预设的匹配度阈值，该匹配度阈值可以为根据检测误差所设置的匹配度阈值，若超过了匹配度阈值，则确定待检测纸币的镂空安全线与正常纸币的镂空安全线完整度一致，为完整安全线。

步骤207，采用所述第二轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，判断所述待检测介质的第二图案个数是否超过预设阈值。

在本发明一种可选实施例中，所述待检测介质中包括多个待检测图案，所述步骤207，还包括如下子步骤：

采用所述第二轮廓特征点在所述多个待检测图案中进行滑动匹配，确定所述第二轮廓特征点与所述待检测图案之间的第二匹配度；

判断所述第二匹配度是否超过预设的第二匹配度阈值；

若所述第二匹配度超过预设的第二匹配度阈值，则将所述待检测图案确定为第二图案；

判断所述第二图案的数量是否超过预设的数量阈值；

若所述第二图案的数量超过预设的数量阈值，则确定所述待检测介质的第二图案个数超过预设阈值。

具体的，可以采用第二轮廓特征点在待检测纸币的二值图中对多个待检测镂空图文进行滑动匹配，对二值图中的每个区域都进行匹配度确定，确定每个区域中的点与第二轮廓特征点之间的匹配度，即第二匹配度，判断第二匹配度是否超过预设的第二匹配度阈值，待检测镂空图文与第二轮廓特征点之间的匹配度超过第二匹配度阈值，则证明该待检测镂空图文为正常镂空图文，即第二图案，统计待检测纸币中正常镂空图文的数量，若待检测纸币中正常镂空图文数量超过了预设的数量阈值，则可以认为待检测纸币的镂空图文是正常的。

步骤208，若所述第二对象完整且所述第二图案个数超过预设阈值，则将所述待检测介质的第二对象确定为正常对象。

在确定了待检测纸币的镂空安全线是完整的，且镂空图文的个数超过预设阈值后，可以确定待检测纸币的镂空安全线与正常纸币的镂空安全线相同，即该待检测纸币的镂空安全线为正常安全线。

在本发明实施例中，从采集的正常介质的图像中确定含有第一对象的目标区域，从而在采集的图像中确认第一对象所在的区域，减少后续图像处理的工作量，第一对象中包含第一图案，采用目标区域，获取与第一对象对应的第一轮廓特征点，从而确定正常介质中的第一对象所具备的特征，从目标区域中确定第一对象所在的对象区域，按照预设分区数量对对象区域进行分区二值化，获得对象区域分区二值图，从而更方便提取镂空图文的轮廓特征点，基于对象区域分区二值图，获取与第一图案对应的第二轮廓特征点，从而确定正常介质中的第一图案所具备的特征，采用第一轮廓特征点在待检测介质中进行滑动匹配，判断待检测介质的第二对象是否完整，从而判断待检测介质中的第二对象是否与正常介质中的第一对象相同，采用第二轮廓特征点在待检测介质中进行滑动匹配，判断待检测介质的第二图案个数是否超过预设阈值，从而判断待检测介质中与正常介质中的第一图案相同的第二图案数量是否符合正常介质中第一图案的数量，若第二对象完整且第二图案个数超过预设阈值，则将待检测介质的第二对象确定为正常对象。从而提高了区分纸币镂空安全线完整性与非完整性的区分度，提高了镂空安全线的轮廓特征点的匹配效果，且对于存在亮暗分段但不是很明显的假安全线能够有效鉴定，并且降低了检测镂空图文时的图像质量要求，提高了纸币镂空安全线的整体鉴定效果。

参照图5，示出了本发明的一种介质鉴定装置实施例的结构框图，所述介质包括正常介质和待检测介质，具体可以包括如下模块：

目标区域确定模块301，用于从采集的所述正常介质的图像中确定含有第一对象的目标区域；所述第一对象中包含第一图案；

第一轮廓特征点获取模块302，用于采用所述目标区域，获取与所述第一对象对应的第一轮廓特征点；

第二轮廓特征点获取模块303，用于采用所述目标区域，获取与所述第一图案对应的第二轮廓特征点；

第一判断模块304，用于采用所述第一轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，判断所述待检测介质的第二对象是否完整；

第二判断模块305，用于采用所述第二轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，判断所述待检测介质的第二图案个数是否超过预设阈值；

正常对象确定模块306，用于若所述第二对象完整且所述第二图案个数超过预设阈值，则将所述待检测介质的第二对象确定为正常对象。

在本发明一实施例中，所述第一轮廓特征点获取模块302包括：

目标区域二值图获取子模块，用于对所述目标区域进行二值化，获得目标区域二值图；

第一获取子模块，用于基于所述目标区域二值图，获取与所述第一对象对应的第一轮廓特征点。

在本发明一实施例中，所述目标区域还包括除第一对象以外的第一背景区域，所述第一轮廓特征点包括对象轮廓特征点和第一背景特征点，所述对象轮廓特征点位于所述第一对象内，所述第一背景特征点位于所述第一背景区域内，所述获取子模块还包括：

第一数量确定单元，用于基于第一预设权重确定所述对象轮廓特征点的第一数量和所述第一背景特征点的第二数量；

对象轮廓特征点和第一背景特征点单元，用于采用所述第一数量和所述第二数量，在所述目标区域二值图中获取所述对象轮廓特征点和所述第一背景特征点。

在本发明一实施例中，所述第一判断模块304还包括：

第一匹配度确定子模块，用于采用所述第一轮廓特征点在所述待检测介质中进行滑动匹配，确定所述第一轮廓特征点与所述待检测介质之间的第一匹配度；

第一最高匹配度确定子模块，用于从所述第一匹配度中确定第一最高匹配度；

第一匹配度阈值模块，用于判断所述第一最高匹配度是否超过预设的第一匹配度阈值；

第一确定模块，用于若所述第一最高匹配度超过预设的第一匹配度阈值，则确定所述待检测介质的第二对象完整。

在本发明一实施例中，所述第二轮廓特征点获取模块303包括：

对象区域确定子模块，用于从所述目标区域中确定第一对象所在的对象区域；

对象区域分区二值图获取子模块，用于按照预设分区数量对所述对象区域进行分区二值化，获得对象区域分区二值图；

第二获取子模块，用于基于所述对象区域分区二值图，获取与所述第一图案对应的第二轮廓特征点。

在本发明一实施例中，所述对象区域确定子模块包括：

计算单元，用于基于预设的目标对象宽度，计算所述目标区域的列投影像素和，获取与最小列投影像素和对应的起始区域坐标和结束区域坐标；

第一对象确定单元，用于基于所述起始区域坐标和所述结束区域坐标，确定第一对象所在的对象区域；

对象子区域划分单元，用于基于所述目标对象宽度和所述第一图案的像素高度，将所述对象区域分为多个对象子区域；

目标对象区域获取单元，用于对所述多个对象子区域进行对数变换处理，获得目标对象区域。

在本发明一实施例中，所述目标对象区域获取单元还包括：

目标对象子区域获取子单元，用于采用每个对象子区域的原始灰度值、最小灰度值、最大灰度值以及预设的变换比例分别对对应的所述对象子区域进行对数变换，获得多个目标对象子区域；

获取子单元，用于采用所述多个目标对象子区域获得目标对象区域。

在本发明一实施例中，所述第二轮廓特征点包括图案轮廓特征点和第二背景特征点，所述对象区域二值图包括第一图案和除所述第一图案以外的第二背景区域，所述图案轮廓特征点位于所述第一图案内，所述第二背景特征点位于所述第二背景区域内，所述第二获取子模块还包括：

第二数量确定单元，用于基于第二预设权重确定所述图案轮廓特征点的第三数量和所述第二背景特征点的第四数量；

图案轮廓特征点和第二背景特征点单元，用于采用所述第三数量和所述第四数量，在所述对象区域分区二值图中获取所述图案轮廓特征点和所述第二背景特征点。

在本发明一实施例中，所述待检测介质中包括多个待检测图案，第二判断模块305包括：

第二匹配度确定子模块，用于采用所述第二轮廓特征点在所述多个待检测图案中进行滑动匹配，确定所述第二轮廓特征点与所述待检测图案之间的第二匹配度；

第二匹配度阈值判断子模块，用于判断所述第二匹配度是否超过预设的第二匹配度阈值；

第二图案确定子模块，用于若所述第二匹配度超过预设的第二匹配度阈值，则将所述待检测图案确定为第二图案；

数量阈值判断子模块，用于判断所述第二图案的数量是否超过预设的数量阈值；

预设阈值确定子模块，用于若所述第二图案的数量超过预设的数量阈值，则确定所述待检测介质的第二图案个数超过预设阈值。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本发明实施例还公开了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上介质鉴定方法的步骤。

本发明实施例还公开了一个或多个机器可读存储介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行如上所述的一个或多个介质鉴定方法的步骤。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种介质鉴定方法、装置、电子设备和存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。