基于色彩空間轉換模型高仿真紙幣識別研究

曹 慧，潘 琦，唐家偉，謝 銳，韋秀飛，張光付

（安徽新聞出版職業技術學院,合肥 230601）

0 引言

近年來隨著我國經濟的發展，進出口貿易額增大，人民幣國際化交易量大增,在這樣的背景下對紙幣的檢測和鑒別技術要求更高。傳統的紙幣識別方法主要是通過點鈔機中傳感器采集并分析紙幣圖案中的磁性、紫外、紅外等數字信號來檢測紙幣真偽的。隨著技術發展，紙幣造假技術手段越發高明，市面上一度出現了HD90、CE86等開頭的高仿真假幣，這些高仿真假幣在傳統紙幣檢測設備下也會呈現出與真幣一致的數字信號特性，因此不能夠進行有效識別，破壞了國家金融安全[1]。

近年來許多學者在人民幣真偽識別方面做了大量研究，如唐東明等人提出多角度混合高斯模型，使用網格特征來識別紙幣的真偽[2]；曹麗琴等人利用真偽紙幣光譜差異性進行識別[3]；蓋杉等人提出一種基于contourler變換和模糊邏輯的紙幣圖像特征提取方法[4]。這些研究成果雖然對提高紙幣正確識別率有所貢獻，但都是從紙幣印刷原理之外來研究的，對紙幣印刷工藝和色彩控制方面研究不夠，脫離了紙幣印刷工藝流程這個關鍵技術[2-5]。目前國際紙幣防偽技術主要體現在鈔紙、油墨、印刷質量這三個方面。鈔紙和油墨是國家特供的，在印刷物資市場上是不流通的，造假者很難獲得，因此，一些造假者把造假技術集中在印刷技術方面，利用高保真印刷技術來達到以假亂真的目的[6]。印刷品印刷過程中最難控制的就是色彩，色彩控制是印刷工藝中最關鍵的技術，一個高保真印刷品色彩需要精良的印刷設備、精湛的印刷技術來支撐。由于一臺性能好的多色印刷機價格昂貴，少則幾百萬多則幾千萬，造假者很難有能力購買，在紙幣造假過程中使用的印刷設備是比較落后的，很難達到紙幣圖像中應有的色彩。因此、紙幣圖案色彩值是判斷紙幣真偽一種可行的方法。造假者雖然不能完全達到真幣所具有的色彩，但生活中一些高仿真紙幣顏色與真幣顏色非常相近，通過人眼幾乎是識別不出來的，因此需要一種新的紙幣色彩識別算法來完成[7-8]。

1 色彩空間

色彩空間是為正確描述色彩、表達色彩亮度而建立起來的數學模型，以便通過計算機進行數字圖像的采集、生成、處理和顯示[9]。

1.1 RGB色彩空間

紅、綠、藍三種色光混合可以產生自然界中所有顏色，幾何上由R、G、B三種色光構成的坐標軸互相垂直所構成的顏色空間，稱為RGB色彩空間。RGB色彩空間是圖像處理中最基本的數學模型，主要是依據人眼中紅、綠、藍三種感色細胞合成的光譜響應就是人眼視覺曲線。因此，可以用紅、綠、藍三種基色來配置自然空間中所有視覺顏色。RGB色彩空間是一個由三維彩色坐標構成的一個立方體，如圖1。R、G、B是色彩空間中三個坐標軸，每個坐標軸皆量化成0～255，0最暗，255最亮。

圖1 RGB色彩空間

掃描儀的色彩空間就屬于RGB色彩模式，不同類型的掃描儀及顯示設備掃描和顯示同一幅圖像時獲得的RGB數據可能是不同的，因此，RGB色彩空間是一個與設備性能相關的色彩空間，要得到同一幅圖像R、G、B值數據相同就必須進行色彩空間轉換。

1.2 Lab色彩空間

Lab色彩空間是由國際照明委員會提出和推薦的，是世界各國官方通用的標準測色標準。Lab色彩空間是一種心理顏色空間，由其他色彩空間經非線性數學變換而得到，它建立于赫林四色對立學說原理，在Lab色彩空間中，a正值表示紅色、a負值表示綠色，b正值表示黃色、b負值表示藍色，L表示顏色的明度，由百分數來表示,如圖2。Lab色彩空間所體現的色彩范圍比RGB色彩空間大，數據轉換時一般不會引起色彩偏差[10]，Lab色彩空間是一個與掃描、顯示等設備性能無關的色彩空間，其色彩值不會因工作設備性能差異而出現不同，測量值穩定性強，在印刷質量控制過程中大多都在此色彩空間中進行。

圖2 Lab色彩空間

1.3 紙幣識別色彩空間轉換

在紙幣識別過程中由于掃描、顯示等設備性能不同，即使同一張紙幣掃描和顯示后獲得紙幣圖案色彩值也不同，因此不能有效識別紙幣的真偽，怎樣保證紙幣顏色檢測值的同一性，是當前紙幣識別技術中最需解決的問題。色彩空間按與檢測設備關聯性分為設備相關和設備無關兩種[11]。彩色圖像設備不同，使用的顏色空間也不同，其中大家所熟悉的掃描儀、電視或電腦顯示器就是RGB色彩空間，它是與設備相關顏色空間，而Lab色彩空間是一個與設備無關的空間。

色彩空間轉換是以數學模型為基礎將色彩從一種空間轉換成另一種空間的過程。色彩空間轉換是將圖像數據以設備無關的色彩空間為橋梁，在不同檢測設備之間進行的轉換。色彩空間轉換需解決兩個問題:一是色彩描述語言的選擇，二是色彩空間轉換中色域的映射關系。要完全實現色域映射，就需在同一色彩空間中來描述色域[12]，這就要將設備色空間轉換成標準色空間。色彩空間轉換有多項式回歸法、基于平面理論法、BP神經網絡法、三維線性插值法等。

2 三維線性插值法實現紙幣圖案色彩空間轉換

2.1 三維線性插值法理論模型

三維線性插值法是印刷色彩管理中最重要的一個色彩轉換方法，在掃描儀、打印機、顯示器、印刷機等色彩管理領域己得到廣泛應用。與其他色彩空間轉換數學模型相比，三維線性插值模型具有色彩運算快、執行成本低，轉換速度快和容易實現逆色空間等優點[13]。三維線性插值法主要包括、抽取、插值三大技術。分割就是將目標源色彩空間按相同的采樣間隔進行分割，分割成如圖3所示的立方體，并建立三維插值查找表；抽取是對一個已知的色點獲取顏色描述，找出有助于計算目標色彩空間色彩描述的柵格；插值是在一個立方體柵格內進一步做出計算，找出非柵格點上的其他色點顏色值。三維線性插值法理論模型與算法是將研究對象源色彩空間分割成若干個小立方體，每個目標色域由小立方體八個頂點坐標來定義，由 C000、C001、C011、C100、C010、C101、C111來表示，如圖3。

圖3 色彩空間分割立方體

2.2 紙幣識別三維插值多項式系數確定

將100元紙幣掃描入電腦，在電腦顯示器中測量紙幣中某一特征色的R、G、B值（圖4）。

圖4 人民幣真幣圖案

建立插值模型使用的色塊進行9級分割，R、G、B的變化值分別為：

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]。

從已知的三維插值查找表中找出距離色點ORGB（40，168，209）最近的且包含該點的最小立方體的8個頂點得到表1中相關數據。

表1 紙幣識別三維線性插值查找表

通過matlab軟件進行編程，將表1中的數據導入matlab程序中進行三維線性插值系數計算，得到三維線性插值系數 S0、S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7，如表 2。

表2 紙幣識別三維線性插值系數

2.3 RGB色彩空間向LAB色彩空間轉換

使用三維線性插值法實現紙幣顯示器的RGB色彩空間向標準Lab色彩空間轉換。建立模型的色塊總共為729個，所有色塊及其對應的Lab測量值已經給出，按照三維線性插值法，進行matlab編程，實現RGB色彩空間向標準Lab色彩空間的轉換，如圖5。

圖5 RGB-Lab色彩空間轉換

3 真假紙幣色差計算與高仿真紙幣圖像識別

3.1 色差

圖6中有兩個色樣，在Lab色彩空間中色樣1的Lab數據為L1=62，a1=20，b1=45；色樣2的Lab數據為L2=64，a2=40, b2=40，在Lab色彩空間中所體現的色相是有差異的，這種色相差異稱為色差。圖7中色塊的色差大小是不同的，色差越小色相就越接近。

圖6 lab值與色相

圖7 色相與色差

色差是標準顏色和測量顏色數值差，在印刷質量控制中用ΔE來表示。在印刷工業中，色差ΔE值在1和6之間表示所檢測的色塊與標準色塊色相相近，而ΔE值大于6則表示印刷品色彩將失真。對于紙幣這種精細印刷品色差ΔE一般要控制 0.5～1 之間[11]。

色差之間的比較是通過對兩組色彩Lab值的響應進行數學比較的，如圖8是在Lab色彩空間中某一色塊的色差ΔE計算模型，在此色彩空間中ΔE按照下列公式進行定義：

圖8 色差計算模型

3.2 真假紙幣色差計算

以2005年版100元假幣中毛主席的圖像為特征色塊，如圖9，取該特征色塊中某一點，該點對應的R、G、B值為（221,8.5，7.6），采用三維線性插值法在Lab色彩空間中預測點對應的Lab值。

圖9 人民幣假幣

如果預測點ORGB對應的100真幣Lab實際測量值分別為（75.32，11.63，12.36），通過matlab編程找出預測點和實測點在Lab色彩空間中的位置，如圖10，并計算色差值，如表3。

表3 真假紙幣色差

圖10 實測點與檢測點ab值

3.3 真假紙幣仿真識別實驗

將5張2005年版100元假幣混合到20張真幣當中，按照上述方法逐張檢測紙幣特征圖案的R、G、B值并計算色差，本識別方法容忍色差ΔE范圍為0.5～1。實驗結果如表4所示。

表4 真假紙幣仿真識別實驗結果

表4（續）

通過25張100元紙幣仿真識別實驗結果表明，利用三維線性插值法，實現紙幣圖案色彩空間轉換，并在Lab色彩空間中求色差是可以識別假幣的。5張假幣全部被識別出來，正確識別率100%，并且每張真幣色差都在0.5～1范圍之內，符合國家標準紙幣色差，更加說明識別方法的合理性和科學性。

4 結論

針對人民幣紙幣真偽識別問題，提出了采用三維線性插值法實現紙幣特征圖案進行RGB色彩空間向Lab色彩空間轉換，在Lab色彩空間中計算疑似假幣某特征色塊色差，通過色差值來識別紙幣的真偽是可行的。通過25張紙幣仿真識別實驗，正確識別率達100%，比沒有此識別系統的點鈔機正確率有所提高。