曹 慧，潘 琦，唐家伟，谢 锐，韦秀飞，张光付

（安徽新闻出版职业技术学院,合肥 230601）

近年来随着我国经济的发展，进出口贸易额增大，人民币国际化交易量大增,在这样的背景下对纸币的检测和鉴别技术要求更高。传统的纸币识别方法主要是通过点钞机中传感器采集并分析纸币图案中的磁性、紫外、红外等数字信号来检测纸币真伪的。随着技术发展，纸币造假技术手段越发高明，市面上一度出现了HD90、CE86等开头的高仿真假币，这些高仿真假币在传统纸币检测设备下也会呈现出与真币一致的数字信号特性，因此不能够进行有效识别，破坏了国家金融安全[1]。

近年来许多学者在人民币真伪识别方面做了大量研究，如唐东明等人提出多角度混合高斯模型，使用网格特征来识别纸币的真伪[2]；
曹丽琴等人利用真伪纸币光谱差异性进行识别[3]；
盖杉等人提出一种基于contourler变换和模糊逻辑的纸币图像特征提取方法[4]。这些研究成果虽然对提高纸币正确识别率有所贡献，但都是从纸币印刷原理之外来研究的，对纸币印刷工艺和色彩控制方面研究不够，脱离了纸币印刷工艺流程这个关键技术[2-5]。目前国际纸币防伪技术主要体现在钞纸、油墨、印刷质量这三个方面。钞纸和油墨是国家特供的，在印刷物资市场上是不流通的，造假者很难获得，因此，一些造假者把造假技术集中在印刷技术方面，利用高保真印刷技术来达到以假乱真的目的[6]。印刷品印刷过程中最难控制的就是色彩，色彩控制是印刷工艺中最关键的技术，一个高保真印刷品色彩需要精良的印刷设备、精湛的印刷技术来支撑。由于一台性能好的多色印刷机价格昂贵，少则几百万多则几千万，造假者很难有能力购买，在纸币造假过程中使用的印刷设备是比较落后的，很难达到纸币图像中应有的色彩。因此、纸币图案色彩值是判断纸币真伪一种可行的方法。造假者虽然不能完全达到真币所具有的色彩，但生活中一些高仿真纸币颜色与真币颜色非常相近，通过人眼几乎是识别不出来的，因此需要一种新的纸币色彩识别算法来完成[7-8]。

色彩空间是为正确描述色彩、表达色彩亮度而建立起来的数学模型，以便通过计算机进行数字图像的采集、生成、处理和显示[9]。

1.1 RGB色彩空间

红、绿、蓝三种色光混合可以产生自然界中所有颜色，几何上由R、G、B三种色光构成的坐标轴互相垂直所构成的颜色空间，称为RGB色彩空间。RGB色彩空间是图像处理中最基本的数学模型，主要是依据人眼中红、绿、蓝三种感色细胞合成的光谱响应就是人眼视觉曲线。因此，可以用红、绿、蓝三种基色来配置自然空间中所有视觉颜色。RGB色彩空间是一个由三维彩色坐标构成的一个立方体，如图1。R、G、B是色彩空间中三个坐标轴，每个坐标轴皆量化成0～255，0最暗，255最亮。

图1 RGB色彩空间

扫描仪的色彩空间就属于RGB色彩模式，不同类型的扫描仪及显示设备扫描和显示同一幅图像时获得的RGB数据可能是不同的，因此，RGB色彩空间是一个与设备性能相关的色彩空间，要得到同一幅图像R、G、B值数据相同就必须进行色彩空间转换。

1.2 Lab色彩空间

Lab色彩空间是由国际照明委员会提出和推荐的，是世界各国官方通用的标准测色标准。Lab色彩空间是一种心理颜色空间，由其他色彩空间经非线性数学变换而得到，它建立于赫林四色对立学说原理，在Lab色彩空间中，a正值表示红色、a负值表示绿色，b正值表示黄色、b负值表示蓝色，L表示颜色的明度，由百分数来表示,如图2。Lab色彩空间所体现的色彩范围比RGB色彩空间大，数据转换时一般不会引起色彩偏差[10]，Lab色彩空间是一个与扫描、显示等设备性能无关的色彩空间，其色彩值不会因工作设备性能差异而出现不同，测量值稳定性强，在印刷质量控制过程中大多都在此色彩空间中进行。

图2 Lab色彩空间

1.3 纸币识别色彩空间转换

在纸币识别过程中由于扫描、显示等设备性能不同，即使同一张纸币扫描和显示后获得纸币图案色彩值也不同，因此不能有效识别纸币的真伪，怎样保证纸币颜色检测值的同一性，是当前纸币识别技术中最需解决的问题。色彩空间按与检测设备关联性分为设备相关和设备无关两种[11]。彩色图像设备不同，使用的颜色空间也不同，其中大家所熟悉的扫描仪、电视或电脑显示器就是RGB色彩空间，它是与设备相关颜色空间，而Lab色彩空间是一个与设备无关的空间。

色彩空间转换是以数学模型为基础将色彩从一种空间转换成另一种空间的过程。色彩空间转换是将图像数据以设备无关的色彩空间为桥梁，在不同检测设备之间进行的转换。色彩空间转换需解决两个问题:一是色彩描述语言的选择，二是色彩空间转换中色域的映射关系。要完全实现色域映射，就需在同一色彩空间中来描述色域[12]，这就要将设备色空间转换成标准色空间。色彩空间转换有多项式回归法、基于平面理论法、BP神经网络法、三维线性插值法等。

2.1 三维线性插值法理论模型

三维线性插值法是印刷色彩管理中最重要的一个色彩转换方法，在扫描仪、打印机、显示器、印刷机等色彩管理领域己得到广泛应用。与其他色彩空间转换数学模型相比，三维线性插值模型具有色彩运算快、执行成本低，转换速度快和容易实现逆色空间等优点[13]。三维线性插值法主要包括、抽取、插值三大技术。分割就是将目标源色彩空间按相同的采样间隔进行分割，分割成如图3所示的立方体，并建立三维插值查找表；
抽取是对一个已知的色点获取颜色描述，找出有助于计算目标色彩空间色彩描述的栅格；
插值是在一个立方体栅格内进一步做出计算，找出非栅格点上的其他色点颜色值。三维线性插值法理论模型与算法是将研究对象源色彩空间分割成若干个小立方体，每个目标色域由小立方体八个顶点坐标来定义，由 C000、C001、C011、C100、C010、C101、C111来表示，如图3。

图3 色彩空间分割立方体

2.2 纸币识别三维插值多项式系数确定

将100元纸币扫描入电脑，在电脑显示器中测量纸币中某一特征色的R、G、B值（图4）。

图4 人民币真币图案

建立插值模型使用的色块进行9级分割，R、G、B的变化值分别为：

R=[0，28，62，98，126，158，192，218，255]；

G=[0，28，62，98，126，158，192，218，255]；

B=[0，28，62，98，126，158，192，218，255]。

从已知的三维插值查找表中找出距离色点ORGB（40，168，209）最近的且包含该点的最小立方体的8个顶点得到表1中相关数据。

表1 纸币识别三维线性插值查找表

通过matlab软件进行编程，将表1中的数据导入matlab程序中进行三维线性插值系数计算，得到三维线性插值系数 S0、S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7，如表 2。

表2 纸币识别三维线性插值系数

2.3 RGB色彩空间向LAB色彩空间转换

使用三维线性插值法实现纸币显示器的RGB色彩空间向标准Lab色彩空间转换。建立模型的色块总共为729个，所有色块及其对应的Lab测量值已经给出，按照三维线性插值法，进行matlab编程，实现RGB色彩空间向标准Lab色彩空间的转换，如图5。

图5 RGB-Lab色彩空间转换

3.1 色差

图6中有两个色样，在Lab色彩空间中色样1的Lab数据为L1=62，a1=20，b1=45；
色样2的Lab数据为L2=64，a2=40, b2=40，在Lab色彩空间中所体现的色相是有差异的，这种色相差异称为色差。图7中色块的色差大小是不同的，色差越小色相就越接近。

图6 lab值与色相

图7 色相与色差

色差是标准颜色和测量颜色数值差，在印刷质量控制中用ΔE来表示。在印刷工业中，色差ΔE值在1和6之间表示所检测的色块与标准色块色相相近，而ΔE值大于6则表示印刷品色彩将失真。对于纸币这种精细印刷品色差ΔE一般要控制 0.5～1 之间[11]。

色差之间的比较是通过对两组色彩Lab值的响应进行数学比较的，如图8是在Lab色彩空间中某一色块的色差ΔE计算模型，在此色彩空间中ΔE按照下列公式进行定义：

图8 色差计算模型

3.2 真假纸币色差计算

以2005年版100元假币中毛主席的图像为特征色块，如图9，取该特征色块中某一点，该点对应的R、G、B值为（221,8.5，7.6），采用三维线性插值法在Lab色彩空间中预测点对应的Lab值。

图9 人民币假币

如果预测点ORGB对应的100真币Lab实际测量值分别为（75.32，11.63，12.36），通过matlab编程找出预测点和实测点在Lab色彩空间中的位置，如图10，并计算色差值，如表3。

表3 真假纸币色差

图10 实测点与检测点ab值

3.3 真假纸币仿真识别实验

将5张2005年版100元假币混合到20张真币当中，按照上述方法逐张检测纸币特征图案的R、G、B值并计算色差，本识别方法容忍色差ΔE范围为0.5～1。实验结果如表4所示。

表4 真假纸币仿真识别实验结果

表4（续）

通过25张100元纸币仿真识别实验结果表明，利用三维线性插值法，实现纸币图案色彩空间转换，并在Lab色彩空间中求色差是可以识别假币的。5张假币全部被识别出来，正确识别率100%，并且每张真币色差都在0.5～1范围之内，符合国家标准纸币色差，更加说明识别方法的合理性和科学性。

针对人民币纸币真伪识别问题，提出了采用三维线性插值法实现纸币特征图案进行RGB色彩空间向Lab色彩空间转换，在Lab色彩空间中计算疑似假币某特征色块色差，通过色差值来识别纸币的真伪是可行的。通过25张纸币仿真识别实验，正确识别率达100%，比没有此识别系统的点钞机正确率有所提高。

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