Способ детектирования флуоресцирующих волокон на изображениях документов, удостоверяющих личность в УФ спектре
METHOD FOR DETECTING FLUORESCENT FIBRES IN IMAGES OF IDENTITY DOCUMENTS IN THE UV SPECTRUM

Заявленное техническое решение относится к области проверки подлинности изображений документов различных видов.
Из уровня техники известны различные способы детектирования флуоресцирующих волокон на изображениях документов, удостоверяющих личность, в УФ спектре. Например, в работе [1] (см. Haider В. et al. Analysis of fluorescent paper pulps for detecting counterfeit Indian paper money // International Conference on Information Systems Security. - Springer, Cham, 2014. - C. 411-424) предлагается для детектирования светящихся волокон предлагается использовать глобальный метод бинаризации Оцу с последующим анализом компонент связности после преобразования входного RGB-изображения в CMY-изображение и оставлением информации только о С-компоненте.
В работе [2] (см. Inoue Y. et al. Development of an automatic system for counting asbestos fibers using image processing // Particulate science and technology. - 1998. - T. 16. - №. 4. - C. 263-279) описывается система для автоматизации визуального подсчета концентрации канцерогенных (асбестовых) волокон путем анализа микрофотографий специальных фильтров. Предлагаемый метод состоит из следующих последовательных этапов: вычитание фона для компенсации неоднородности поля освещенности микропрепарата с использованием изображения незагрязненного фильтра и с учетом возможного наличия блестящих включений; пороговая бинаризация; выделение компонент связности; специфический для задачи подсчета концентрации частиц анализ компонент связности.
В работе [3] (см. Belka M. et al. Application of image analysis method to detection and counting of glass fibers from filter samples // Aerosol Science and Technology. - 2016. - T. 50. - №. 4. - C. 353-362.) для поиска стекловолокон на микрофотографии предлагается использовать пороговую бинаризацию после повышения контраста и фильтрации входного изображения.
В отличие от методов, приведенных выше, предлагаемый в заявке метод не использует глобальную бинаризацию, а опирается на модель типа хребет, что позволяет обеспечить надежную работу детектора на изображениях документов в УФ спектре с неравномерным освещением и большим количеством шумовых объектов.
Задачей заявленного изобретения является устранение недостатков известного уровня техники. Технический результат заключается в обеспечении способа детектирования флуоресцирующих волокон на изображениях документов, удостоверяющих личность, в УФ спектре, который позволяет обеспечить повышение надежности работы детектора на изображениях документов в УФ спектре с неравномерным освещением и большим количеством шумовых объектов.
Поставленная задача решается, а заявленный технический результат достигается посредством заявленного способа детектирования флуоресцирующих волокон на изображениях документов, удостоверяющих личность, в УФ спектре.
Рассматривается изображение удостоверяющего личность документа в УФ спектре, полученное с помощью специализированного оборудования. Требуется установить факт присутствия на рассматриваемом образе документа флуоресцирующих защитных волокон в условиях присутствия других флуоресцирующих защитных элементов и неравномерного освещения страницы документа.
К защитным элементам, которые могут наблюдаться в УФ спектре, относятся следующие: использование специальной бумаги, имеющей низкую светимость в условиях УФ подсветки; нанесение определенного вида изображений на страницу документа, видимых только при УФ-облучении; добавление в бумажную массу различных волокон или конфетти, окрашенных флуоресцентными пигментами, и другие. Пример такой защиты для второй и третьей страниц паспорта гражданина РФ представлен на фиг. 1.
Присутствующие защитные волокна могут иметь различный цвет и неоднородную яркость вдоль волокна в связи с его неравномерным погружением в бумажную массу при ее изготовлении. Дополнительно, решение поставленной задачи осложняется целым рядом факторов, проиллюстрированных на фиг. 1: большое количество других защитных элементов, высокая фоновая светимость фотографии владельца, текстовое заполнение документа. Кроме этого, может варьироваться и контраст защитных волокон с фоном ввиду того, что несовершенство сканирующих устройств или ошибки в процессе настройки сканера могут привести к некоторому свечению бумаги. Пример такой вариативности представлен на фиг. 2.
Заявленный способ детектирования флуоресцирующих волокон на изображениях документов, удостоверяющих личность, в УФ спектре, включает подавление текстовой информации на документе и стабилизация фона, поиск точек, образующих хребты, группировка найденных точек и фильтрация групп.
Рассмотрим изображение страницы документа, такое что на изображении присутствует ровно одна страница документа, проективные искажения которой отсутствуют (т.е. окаймляющий страницу документа прямоугольник является ортотропным), а сама страница занимает всю площадь входного изображения.
Под защитными волокнами будем подразумевать тонкие, короткие, разноцветные, хаотически расположенные нити, внедренные в бумагу.
Предлагаемый метод состоит из следующих последовательных этапов: подавление текстовой информации на документе и стабилизация фона; поиск точек, образующих хребты; группировка найденных точек и фильтрация групп.
Опишем далее каждый из этапов подробнее.
Подавление текстовой информации и стабилизация фона
Пусть  - входное изображение страницы документа (см. фиг 3а). Обозначим как  результат усреднения компонент цвета в каждом пикселе изображения .
f
f
Сначала подвергнем  морфологической операции закрытия по квадратному примитиву размером w×w, в результате чего получим изображение  с подавленной текстовой информацией (см. рис. 3б).
bg
bg
Далее подвергнем  морфологической операции открытия по квадратному примитиву размером w×w для получения изображения фона документа  (см. фиг. 3в).
Наконец, поделим поэлементно  на  для получения стабилизированного по фону изображения документа  (см. рис. 3г).
Поиск точек, образующих хребты
Введем следующую модель точки, принадлежащей изображению волокна: это такая точка, которая образует локальный максимум (хребет) на профиле яркости исходного изображения документа в направлении градиента яркости.
Для проверки принадлежности точки изображения  хребту решено было сравнивать непосредственно значения яркости на  вблизи точки в направлении собственного вектора, соответствующего второму собственному значению матрицы Гессе (что соответствует направлению градиента). Для повышения точности установления направления хребта при вычислении матрицы Гессе использовался дифференциальный оператор Щарра, обладающий вращательной симметрией. Прошедшие проверку точки далее проходили этапы "подавление не-максимумов" и "двойное пороговое отсечение", аналогичные используемым в детекторе краев Кэнни.
Результатом поиска точек, образующих хребты, является бинарная карта , где пиксель, отличный от нуля, считается принадлежащим волокну (см. фиг. 3д).
Группировка точек, образующих хребты, и фильтрация групп
Ненулевые пиксели изображения  объединяются в компоненты связности, где допустимое расстояние между двумя точками задается в евклидовой метрике с учетом возможной прерывности изображения волокна на странице документа.
Затем полученные компоненты связности фильтруются по количеству пикселей в группе (см. фиг. 3).
На фигурах представлены:
Фиг. 1: Пример второй и третьей страниц подлинного паспорта гражданина РФ в ультрафиолетовом свете. На главном развороте присутствуют следующие защитные элементы, видимые только в УФ: (а)~-- слово "ПАСПОРТ" на второй странице, (b)~-- полоса, разделяющая вторую и третью страницы, (d) и (f)~-- защитные волокна, внедряемые в композиционный состав бумаги, (е)~-- слово "РОССИЯ" на третьей странице, (g)~-- волнистая полоса из повторяющейся аббревиатуры "ФМС РОССИИ" (возможны аббревиатуры "МВД РОССИИ" или "РОССИЯ"). Фотография владельца (с) может иметь высокий уровень светимости по сравнению с фоном документа.
Фиг. 2: Примеры люминесцирующих защитных волокон с разных изображений паспортов граждан РФ
Фиг. 3: Пример детектирования защитных волокон на изображении (а). Приведены результаты основных этапов алгоритма: (б) подавления текстовой информации; (в) получения изображения фона; (г) стабилизации фона документа; (д) поиска точек, образующих хребты, (е) группировки найденных точек и фильтрации полученных групп.